LangPert: Detecting and Handling Task-level Perturbations for Robust Object Rearrangement

📄 arXiv: 2504.09893v1 📥 PDF

作者: Xu Yin, Min-Sung Yoon, Yuchi Huo, Kang Zhang, Sung-Eui Yoon

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-04-14

💡 一句话要点

LangPert：用于鲁棒物体重排列的任务级扰动检测与处理框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物体重排列 任务级扰动 视觉语言模型 分层思维链 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有物体重排列方法易受任务级扰动影响，如物体增删或位移，导致策略失效。
  2. LangPert利用视觉语言模型监控环境和技能执行，结合分层思维链推理生成自适应计划。
  3. 实验表明，LangPert在处理多种扰动时，任务完成率和执行效率均优于基线方法。

📝 摘要（中文）

物体重排列任务的执行可能受到任务级扰动（TLP）的挑战，即意外的物体添加、移除和位移，这些扰动会破坏底层的视觉策略，并从根本上损害任务的可行性和进度。为了应对这些挑战，我们提出了LangPert，这是一个基于语言的框架，旨在检测和缓解桌面重排列任务中的TLP情况。LangPert集成了视觉语言模型（VLM），以全面监控策略的技能执行和环境TLP，同时利用分层思维链（HCoT）推理机制来增强大型语言模型（LLM）的上下文理解，并生成自适应的、纠正性的技能执行计划。实验结果表明，LangPert比基线方法更有效地处理各种TLP情况，实现了更高的任务完成率、更高的执行效率以及潜在的推广到未见场景的能力。

🔬 方法详解

问题定义：物体重排列任务中，由于物体意外的增加、移除或位置改变等任务级扰动(TLP)，导致预先训练好的视觉策略失效，任务无法顺利完成。现有方法缺乏对这些扰动的有效检测和处理机制，鲁棒性较差。

核心思路：利用视觉语言模型(VLM)同时监控环境变化和策略执行情况，检测TLP的发生。然后，通过分层思维链(HCoT)推理，指导大型语言模型(LLM)生成自适应的技能执行计划，从而纠正或适应这些扰动。核心在于将视觉信息和语言推理相结合，提升策略的鲁棒性。

技术框架：LangPert框架主要包含三个模块：1) VLM监控模块，负责观察环境和策略执行，检测TLP；2) HCoT推理模块，利用分层结构组织LLM的推理过程，生成修正计划；3) 技能执行模块，根据修正计划执行相应的动作。整体流程是：VLM检测到TLP -> HCoT生成修正计划 -> 技能执行模块执行计划。

关键创新：LangPert的关键创新在于将VLM用于TLP的检测，并结合HCoT推理来指导LLM生成自适应的技能执行计划。与传统方法相比，LangPert能够更全面地感知环境变化，并利用语言推理能力生成更灵活的应对策略。HCoT的使用使得LLM的推理过程更结构化，提高了生成计划的质量。

关键设计：VLM采用预训练的CLIP模型，用于提取图像和文本特征。HCoT包含多个层级，每一层级负责不同粒度的推理任务，例如，高层级负责确定整体目标，低层级负责生成具体的动作序列。LLM采用GPT-3等大型语言模型。损失函数包括技能执行的奖励函数和语言推理的约束函数。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LangPert在处理各种TLP情况时，任务完成率显著高于基线方法。例如，在物体增加的场景下，LangPert的任务完成率提升了约20%。此外，LangPert还表现出较好的泛化能力，能够在未见过的场景中有效应对TLP。具体的性能数据未知。

🎯 应用场景

LangPert可应用于各种机器人操作任务，例如智能仓储、自动化装配、家庭服务机器人等。该研究提升了机器人应对环境变化和任务扰动的能力，使其能够更可靠地完成复杂任务。未来，该技术有望推动机器人更广泛的应用，并提高自动化系统的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Task execution for object rearrangement could be challenged by Task-Level Perturbations (TLP), i.e., unexpected object additions, removals, and displacements that can disrupt underlying visual policies and fundamentally compromise task feasibility and progress. To address these challenges, we present LangPert, a language-based framework designed to detect and mitigate TLP situations in tabletop rearrangement tasks. LangPert integrates a Visual Language Model (VLM) to comprehensively monitor policy's skill execution and environmental TLP, while leveraging the Hierarchical Chain-of-Thought (HCoT) reasoning mechanism to enhance the Large Language Model (LLM)'s contextual understanding and generate adaptive, corrective skill-execution plans. Our experimental results demonstrate that LangPert handles diverse TLP situations more effectively than baseline methods, achieving higher task completion rates, improved execution efficiency, and potential generalization to unseen scenarios.