Integrating LMM Planners and 3D Skill Policies for Generalizable Manipulation
作者: Yuelei Li, Ge Yan, Annabella Macaluso, Mazeyu Ji, Xueyan Zou, Xiaolong Wang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-01-30
💡 一句话要点
LMM-3DP：融合LMM规划器与3D技能策略，提升机器人操作泛化性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 大型多模态模型 3D特征场 高层规划 底层控制 语言嵌入 Transformer 泛化能力
📋 核心要点
- 现有方法难以有效结合LMM的高层推理能力与3D特征场的底层控制，限制了机器人操作的泛化性。
- LMM-3DP框架通过融合LMM规划器和3D技能策略，利用语言嵌入对齐高层规划和底层控制，实现机器人操作的泛化。
- 实验结果表明，LMM-3DP在真实厨房环境中显著提升了机器人操作的成功率和规划准确率，优于LLM基线。
📝 摘要（中文）
本文提出LMM-3DP框架，旨在整合大型多模态模型（LMM）规划器和3D技能策略，从而提升机器人操作的泛化能力。该方法从高层规划、底层控制和有效集成三个关键角度入手。在高层规划方面，LMM-3DP支持动态场景理解以应对环境扰动，配备具有自我反馈的评论代理，具备历史策略记忆功能，并在失败后进行重试。在底层控制方面，LMM-3DP利用语义感知的3D特征场实现精确操作。为了对齐高层和底层控制，语言嵌入（代表高层策略）与3D特征场在3D Transformer中共同参与注意力机制，实现无缝集成。在真实厨房环境中进行的多项技能和长时程任务的广泛评估表明，与基于LLM的基线相比，LMM-3DP在底层控制方面的成功率提高了1.45倍，在高层规划方面的准确率提高了约1.5倍。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法难以有效结合大型多模态模型（LMM）的高层推理能力和基于3D特征场的底层控制策略。这导致机器人难以理解复杂场景，难以应对环境扰动，并且缺乏从失败中学习的能力，最终限制了操作的泛化性。现有方法通常依赖于简单的LLM，缺乏对3D环境的精确感知和操作能力。
核心思路：LMM-3DP的核心思路是将LMM作为高层规划器，负责场景理解、任务分解和策略制定；同时，利用语义感知的3D特征场作为底层控制器，负责精确的操作执行。通过语言嵌入将高层规划的语义信息传递给底层控制器，实现高层推理和底层控制的有效融合。这种设计旨在充分利用LMM的推理能力和3D特征场的精确控制能力，从而提升机器人操作的泛化性。
技术框架：LMM-3DP框架包含三个主要模块：高层规划模块、底层控制模块和集成模块。高层规划模块利用LMM进行场景理解和任务规划，并配备评论代理进行自我反馈和策略优化。底层控制模块利用语义感知的3D特征场进行精确的操作控制。集成模块通过3D Transformer将高层规划的语言嵌入与底层控制的3D特征场进行融合，实现高层推理和底层控制的无缝集成。整个流程是：LMM根据视觉输入进行高层规划，生成语言指令；语言指令通过嵌入层转换为语言嵌入；语言嵌入与3D特征场在3D Transformer中进行融合，生成控制指令；机器人根据控制指令执行操作。
关键创新：LMM-3DP的关键创新在于将LMM规划器和3D技能策略进行有效融合。具体来说，通过语言嵌入作为桥梁，将LMM的高层语义信息传递给3D特征场，从而实现高层推理和底层控制的对齐。此外，LMM-3DP还引入了评论代理进行自我反馈和策略优化，以及历史策略记忆功能，从而提升了规划的鲁棒性和泛化性。与现有方法相比，LMM-3DP能够更好地理解复杂场景，应对环境扰动，并从失败中学习。
关键设计：在集成模块中，3D Transformer是关键的网络结构，它将语言嵌入和3D特征场作为输入，通过注意力机制进行融合。语言嵌入的维度和3D特征场的通道数需要进行匹配，以便进行有效的融合。损失函数包括操作成功率损失和规划准确率损失，用于优化高层规划和底层控制的性能。评论代理的设计也至关重要，它需要能够准确评估当前策略的优劣，并提供有效的反馈信号。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LMM-3DP在真实厨房环境中显著提升了机器人操作的性能。与基于LLM的基线相比，LMM-3DP在底层控制方面的成功率提高了1.45倍，在高层规划方面的准确率提高了约1.5倍。这些结果表明，LMM-3DP能够有效地融合LMM规划器和3D技能策略，从而提升机器人操作的泛化能力和鲁棒性。
🎯 应用场景
LMM-3DP框架具有广泛的应用前景，可应用于家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等领域。该框架能够提升机器人在复杂环境中的操作能力和泛化性，使其能够更好地完成各种任务，例如物品整理、烹饪辅助、医疗护理等。未来，该研究有望推动机器人技术的发展，使其能够更好地服务于人类社会。
📄 摘要（原文）
The recent advancements in visual reasoning capabilities of large multimodal models (LMMs) and the semantic enrichment of 3D feature fields have expanded the horizons of robotic capabilities. These developments hold significant potential for bridging the gap between high-level reasoning from LMMs and low-level control policies utilizing 3D feature fields. In this work, we introduce LMM-3DP, a framework that can integrate LMM planners and 3D skill Policies. Our approach consists of three key perspectives: high-level planning, low-level control, and effective integration. For high-level planning, LMM-3DP supports dynamic scene understanding for environment disturbances, a critic agent with self-feedback, history policy memorization, and reattempts after failures. For low-level control, LMM-3DP utilizes a semantic-aware 3D feature field for accurate manipulation. In aligning high-level and low-level control for robot actions, language embeddings representing the high-level policy are jointly attended with the 3D feature field in the 3D transformer for seamless integration. We extensively evaluate our approach across multiple skills and long-horizon tasks in a real-world kitchen environment. Our results show a significant 1.45x success rate increase in low-level control and an approximate 1.5x improvement in high-level planning accuracy compared to LLM-based baselines. Demo videos and an overview of LMM-3DP are available at https://lmm-3dp-release.github.io.