Chain-of-Modality: Learning Manipulation Programs from Multimodal Human Videos with Vision-Language-Models
作者: Chen Wang, Fei Xia, Wenhao Yu, Tingnan Zhang, Ruohan Zhang, C. Karen Liu, Li Fei-Fei, Jie Tan, Jacky Liang
分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC, cs.LG, cs.MM
发布日期: 2025-04-17
备注: ICRA 2025
💡 一句话要点
提出Chain-of-Modality，利用多模态数据提升机器人操作任务学习能力
🎯 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 多模态学习 视觉语言模型 任务规划 控制参数 Chain-of-Modality 人机交互
📋 核心要点
- 现有机器人操作任务学习方法依赖视觉数据，难以捕捉力等控制参数的变化。
- 论文提出Chain-of-Modality (CoM) 提示策略，融合视频、肌肉活动和音频等多模态信息。
- 实验表明，CoM 在任务计划提取和控制参数生成方面，准确率提升三倍，泛化性强。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种从多模态人类视频中学习操作任务的方法，旨在解决仅凭视觉数据难以捕捉操作过程中控制参数变化的问题。该方法利用臂环等传感设备测量人类肌肉活动，并使用麦克风记录声音，从而捕捉人类操作过程中的细节。为此，本文引入了Chain-of-Modality (CoM) 提示策略，使视觉语言模型能够推理多模态人类演示数据（视频与肌肉或音频信号）。通过逐步整合来自每个模态的信息，CoM 细化任务计划并生成详细的控制参数，使机器人能够基于单个多模态人类视频提示执行操作任务。实验表明，与基线方法相比，CoM 在提取任务计划和控制参数方面的准确性提高了三倍，并且在真实机器人实验中对新的任务设置和对象具有很强的泛化能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作任务学习方法主要依赖于视觉信息，然而许多操作任务需要根据任务执行情况调整控制参数，例如施加的力的大小。仅凭视觉信息难以准确推断这些控制参数，限制了机器人学习复杂操作任务的能力。因此，如何利用多模态信息，更全面地理解人类操作过程，是本文要解决的核心问题。
核心思路：本文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）作为知识库，并结合Chain-of-Modality (CoM) 提示策略，逐步融合来自不同模态的信息（视频、肌肉活动、音频），从而更准确地提取任务计划和控制参数。CoM 模拟了人类逐步理解任务的过程，先从视觉信息入手，然后结合其他模态的信息进行精细化。
技术框架：CoM 的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 多模态数据采集：利用视频记录操作过程，同时使用臂环等设备记录肌肉活动，并使用麦克风记录声音。2) 模态信息编码：使用预训练的视觉模型（例如 CLIP）提取视频特征，使用信号处理技术提取肌肉活动和音频特征。3) CoM 提示：逐步将不同模态的信息输入到 VLM 中，首先输入视频信息，然后依次输入肌肉活动和音频信息，每次输入都会更新任务计划和控制参数。4) 任务计划和控制参数生成：VLM 根据 CoM 提示的结果，生成最终的任务计划和控制参数。
关键创新：本文最重要的创新点在于提出了 Chain-of-Modality (CoM) 提示策略。与直接将所有模态的信息输入到 VLM 中相比，CoM 能够更好地利用不同模态的信息，逐步细化任务计划和控制参数。这种逐步融合的方式更符合人类的认知过程，也更容易让 VLM 理解不同模态之间的关系。
关键设计：CoM 提示策略的关键在于如何设计提示语，以及如何控制 VLM 的生成过程。本文使用了精心设计的提示语，引导 VLM 生成任务计划和控制参数。此外，本文还使用了温度系数等参数来控制 VLM 的生成过程，避免生成过于随机的结果。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，CoM 方法在提取任务计划和控制参数方面的准确性比基线方法提高了三倍。此外，CoM 方法在真实机器人实验中表现出很强的泛化能力，能够适应新的任务设置和对象。这些结果表明，CoM 方法是一种有效的机器人操作任务学习方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人进行复杂操作的场景，例如：智能制造、医疗手术、家庭服务等。通过学习人类的操作经验，机器人可以更高效、更安全地完成各种任务。未来，该技术有望实现机器人操作的自动化和智能化，提高生产效率和服务质量。
📄 摘要（原文）
Learning to perform manipulation tasks from human videos is a promising approach for teaching robots. However, many manipulation tasks require changing control parameters during task execution, such as force, which visual data alone cannot capture. In this work, we leverage sensing devices such as armbands that measure human muscle activities and microphones that record sound, to capture the details in the human manipulation process, and enable robots to extract task plans and control parameters to perform the same task. To achieve this, we introduce Chain-of-Modality (CoM), a prompting strategy that enables Vision Language Models to reason about multimodal human demonstration data -- videos coupled with muscle or audio signals. By progressively integrating information from each modality, CoM refines a task plan and generates detailed control parameters, enabling robots to perform manipulation tasks based on a single multimodal human video prompt. Our experiments show that CoM delivers a threefold improvement in accuracy for extracting task plans and control parameters compared to baselines, with strong generalization to new task setups and objects in real-world robot experiments. Videos and code are available at https://chain-of-modality.github.io