Beyond Sight: Finetuning Generalist Robot Policies with Heterogeneous Sensors via Language Grounding
作者: Joshua Jones, Oier Mees, Carmelo Sferrazza, Kyle Stachowicz, Pieter Abbeel, Sergey Levine
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-01-08 (更新: 2025-01-14)
💡 一句话要点
FuSe：利用语言对齐微调通用机器人策略，融合异构传感器数据
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 多模态融合 语言 grounding 通用策略 异构传感器 对比学习 零样本学习
📋 核心要点
- 现有通用机器人策略主要依赖视觉和本体感觉，忽略了触觉、听觉等其他模态信息，限制了其在复杂环境下的泛化能力。
- FuSe利用自然语言作为跨模态桥梁，通过多模态对比学习和感觉接地的语言生成，实现异构传感器数据的融合和策略微调。
- 实验表明，FuSe在多模态提示、组合跨模态提示等任务中表现出色，成功率相比基线方法提升超过20%。
📝 摘要（中文）
与世界交互是一种多感官体验。为了实现有效的通用交互，需要利用所有可用的模态（包括视觉、触觉和听觉）来填补部分观察中的空白。例如，当视觉被遮挡时，机器人应该依靠触觉和听觉来伸入袋子。然而，目前最先进的通用机器人策略通常在大型数据集上进行训练，仅从视觉和本体感觉观察中预测机器人动作。本文提出FuSe，一种新颖的方法，通过利用自然语言作为通用的跨模态基础，能够对异构传感器模态上的视觉运动通用策略进行微调，而无需大量数据集。我们将多模态对比损失与感觉接地的语言生成损失相结合，以编码高级语义。在机器人操作的背景下，我们表明FuSe能够在零样本设置下执行需要联合推理多种模态（如视觉、触觉和声音）的具有挑战性的任务，例如多模态提示、组合跨模态提示以及描述其交互的对象。实验表明，FuSe能够将成功率提高20%以上。
🔬 方法详解
问题定义：现有通用机器人策略主要依赖视觉信息，在视觉受限或遮挡的情况下表现不佳。缺乏对触觉、听觉等其他模态信息的有效利用，导致机器人无法在复杂环境中进行鲁棒的操作。现有方法需要大量特定任务的数据进行训练，泛化能力有限。
核心思路：利用自然语言作为不同模态之间的桥梁，通过语言将视觉、触觉、听觉等信息对齐。通过学习多模态信息到语言的映射，以及语言到动作的映射，实现跨模态的推理和泛化。这种方法可以利用预训练的语言模型，减少对大量特定任务数据的依赖。
技术框架：FuSe框架包含以下几个主要模块：1) 多模态编码器：将视觉、触觉、听觉等信息编码为特征向量。2) 语言模型：使用预训练的语言模型，如GPT或BERT，将自然语言指令编码为特征向量。3) 多模态对比学习模块：通过对比学习，将不同模态的特征向量对齐到同一个语义空间。4) 感觉接地的语言生成模块：根据多模态输入生成描述性语言，进一步增强模态之间的关联。5) 策略网络：根据多模态特征向量和语言指令，预测机器人的动作。
关键创新：FuSe的关键创新在于利用语言作为跨模态的通用表示，实现了异构传感器数据的融合。与传统的直接从多模态数据预测动作的方法不同，FuSe通过语言将不同模态的信息联系起来，提高了模型的泛化能力和可解释性。此外，FuSe还引入了感觉接地的语言生成模块，进一步增强了模态之间的关联。
关键设计：多模态对比损失采用InfoNCE损失函数，鼓励相似的多模态输入具有相似的特征向量。感觉接地的语言生成损失采用交叉熵损失函数，鼓励模型生成与多模态输入相关的描述性语言。策略网络可以使用Transformer或MLP等结构，根据任务需求进行选择。实验中，作者使用了预训练的视觉-语言模型和扩散模型作为策略网络。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
FuSe在真实机器人实验中取得了显著成果，在多模态提示、组合跨模态提示以及描述其交互的对象等任务中，成功率相比所有考虑的基线方法提高了20%以上。实验结果表明，FuSe能够有效地融合异构传感器数据，提高机器人在复杂环境中的操作能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要多模态感知的机器人任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗机器人。通过融合视觉、触觉和听觉等信息，机器人可以更好地理解环境，执行更复杂的任务，并与人类进行更自然的交互。该方法还可以用于训练具有更强泛化能力的机器人策略，减少对大量特定任务数据的依赖。
📄 摘要（原文）
Interacting with the world is a multi-sensory experience: achieving effective general-purpose interaction requires making use of all available modalities -- including vision, touch, and audio -- to fill in gaps from partial observation. For example, when vision is occluded reaching into a bag, a robot should rely on its senses of touch and sound. However, state-of-the-art generalist robot policies are typically trained on large datasets to predict robot actions solely from visual and proprioceptive observations. In this work, we propose FuSe, a novel approach that enables finetuning visuomotor generalist policies on heterogeneous sensor modalities for which large datasets are not readily available by leveraging natural language as a common cross-modal grounding. We combine a multimodal contrastive loss with a sensory-grounded language generation loss to encode high-level semantics. In the context of robot manipulation, we show that FuSe enables performing challenging tasks that require reasoning jointly over modalities such as vision, touch, and sound in a zero-shot setting, such as multimodal prompting, compositional cross-modal prompting, and descriptions of objects it interacts with. We show that the same recipe is applicable to widely different generalist policies, including both diffusion-based generalist policies and large vision-language-action (VLA) models. Extensive experiments in the real world show that FuSeis able to increase success rates by over 20% compared to all considered baselines.