Proc4Gem: Foundation models for physical agency through procedural generation
作者: Yixin Lin, Jan Humplik, Sandy H. Huang, Leonard Hasenclever, Francesco Romano, Stefano Saliceti, Daniel Zheng, Jose Enrique Chen, Catarina Barros, Adrian Collister, Matt Young, Adil Dostmohamed, Ben Moran, Ken Caluwaerts, Marissa Giustina, Joss Moore, Kieran Connell, Francesco Nori, Nicolas Heess, Steven Bohez, Arunkumar Byravan
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-11
💡 一句话要点
Proc4Gem：通过程序化生成赋能物理智能的基础模型
🎯 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: 机器人学习 程序化生成 基础模型 物理智能 模拟到真实 四足机器人 语言指令
📋 核心要点
- 现有机器人学习方法要么忽略环境语义，要么忽略接触动力学，难以兼顾两者。
- Proc4Gem利用生成模型、照片级渲染和程序化生成，在模拟环境中生成富含接触的轨迹。
- 通过在模拟数据上微调Gemini，实现了四足机器人在真实环境中基于语言指令的物体推动任务。
📝 摘要（中文）
在机器人学习中，通常要么忽略环境语义，专注于仅需推理机器人与环境接触的任务（如全身控制），要么忽略接触动力学，专注于在视觉和语言中建立高级运动。本文表明，生成建模、照片级渲染和程序化生成的进步使我们能够处理需要两者的任务。通过在语义多样化的模拟中生成具有精确物理学的富含接触的轨迹，我们可以将行为提炼成可以直接转移到现实世界的大型多模态模型：一个我们称之为Proc4Gem的系统。具体来说，我们展示了一个基础模型Gemini，仅在模拟数据上进行微调，就可以用语言指示四足机器人用身体将物体推到未见过的真实环境中的未见过的目标。我们的真实世界结果证明了使用模拟赋予基础模型物理智能的希望。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习方法在处理需要同时考虑环境语义和接触动力学的任务时存在局限性。一些方法侧重于全身控制，忽略了环境的语义信息；另一些方法则侧重于视觉和语言的理解，忽略了接触动力学。这导致机器人难以在复杂环境中执行需要精细物理交互的任务。
核心思路：Proc4Gem的核心思路是利用程序化生成技术创建大量具有语义多样性的模拟环境，并在这些环境中生成包含精确物理信息的富含接触的轨迹数据。然后，利用这些数据训练一个基础模型，使其能够理解语言指令并将其转化为具体的物理动作。这种方法的核心在于利用模拟环境来弥补真实世界数据的不足，并赋予模型更强的泛化能力。
技术框架：Proc4Gem的整体框架包括以下几个主要模块：1) 程序化环境生成器：用于生成具有不同语义信息的模拟环境。2) 轨迹生成器：用于在模拟环境中生成包含精确物理信息的机器人运动轨迹。3) 基础模型训练器：使用生成的轨迹数据对基础模型（如Gemini）进行微调，使其能够理解语言指令并生成相应的动作。4) 真实世界部署：将训练好的模型部署到真实机器人上，使其能够在真实环境中执行任务。
关键创新：Proc4Gem的关键创新在于将程序化生成技术与基础模型相结合，从而实现了在真实世界中基于语言指令的复杂物理交互任务。与传统的机器人学习方法相比，Proc4Gem不需要大量的真实世界数据，而是通过模拟环境来学习机器人的行为。此外，Proc4Gem还能够处理具有语义多样性的环境，从而提高了机器人的泛化能力。
关键设计：在Proc4Gem中，程序化环境生成器需要能够生成具有不同语义信息的环境，例如不同的物体形状、材质和布局。轨迹生成器需要能够生成包含精确物理信息的轨迹，例如机器人的关节角度、速度和力矩。基础模型需要能够理解语言指令并将其转化为具体的动作，例如机器人的关节角度控制信号。损失函数的设计需要能够鼓励模型生成符合物理规律的动作，并能够有效地利用语言指令。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，经过在模拟数据上微调的Gemini模型，能够成功地控制四足机器人在真实环境中将物体推到未见过的目标位置。该模型仅使用模拟数据进行训练，无需任何真实世界数据，即可实现良好的泛化性能。这表明了使用模拟赋予基础模型物理智能的潜力。
🎯 应用场景
Proc4Gem具有广泛的应用前景，例如在物流、仓储、家庭服务等领域，可以用于开发能够执行复杂物理交互任务的机器人。例如，可以训练机器人根据语言指令将物体搬运到指定位置，或者在复杂环境中进行导航和操作。该研究还有助于推动机器人学习和人工智能领域的发展，为开发更智能、更灵活的机器人奠定基础。
📄 摘要（原文）
In robot learning, it is common to either ignore the environment semantics, focusing on tasks like whole-body control which only require reasoning about robot-environment contacts, or conversely to ignore contact dynamics, focusing on grounding high-level movement in vision and language. In this work, we show that advances in generative modeling, photorealistic rendering, and procedural generation allow us to tackle tasks requiring both. By generating contact-rich trajectories with accurate physics in semantically-diverse simulations, we can distill behaviors into large multimodal models that directly transfer to the real world: a system we call Proc4Gem. Specifically, we show that a foundation model, Gemini, fine-tuned on only simulation data, can be instructed in language to control a quadruped robot to push an object with its body to unseen targets in unseen real-world environments. Our real-world results demonstrate the promise of using simulation to imbue foundation models with physical agency. Videos can be found at our website: https://sites.google.com/view/proc4gem