CrayonRobo: Object-Centric Prompt-Driven Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation
作者: Xiaoqi Li, Lingyun Xu, Mingxu Zhang, Jiaming Liu, Yan Shen, Iaroslav Ponomarenko, Jiahui Xu, Liang Heng, Siyuan Huang, Shanghang Zhang, Hao Dong
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-04
备注: CVPR 2025
💡 一句话要点
CrayonRobo：面向机器人操作的、以物体为中心的提示驱动视觉-语言-动作模型
🎯 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: 机器人操作 视觉语言模型 多模态提示 长时程任务 关键帧 SE(3)空间 任务规划
📋 核心要点
- 现有机器人任务目标表达方式（如自然语言、目标图像/视频）存在模糊或信息过载的问题，难以有效指导机器人操作。
- CrayonRobo利用多模态提示，通过在关键帧图像上叠加2D视觉提示，同时传递低级动作和高级规划信息，显式表达任务目标。
- 实验结果表明，CrayonRobo在模拟和真实环境中均表现出强大的操作能力，并提升了对未见任务的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出CrayonRobo，一种利用多模态提示的机器人操作方法，旨在解决语言模糊和图像/视频信息过载的问题。该方法通过在RGB图像上叠加简单且富有表现力的2D视觉提示，显式地传递低级动作和高级规划信息。对于任务序列中的每个关键帧，可以手动或自动生成这些视觉提示，以表示所需的任务目标，例如末端执行器的姿态和接触后的期望运动方向。该模型通过训练，能够解释这些视觉-语言提示，并预测SE(3)空间中相应的接触姿态和运动方向。通过顺序执行所有关键帧步骤，模型能够完成长时程任务。这种方法不仅帮助模型显式地理解任务目标，还通过提供易于解释的提示，增强了其在未见任务上的鲁棒性。在模拟和真实环境中进行的评估表明，该方法具有强大的操作能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法在任务目标表达上存在局限性。自然语言可能模糊不清，而目标图像或视频可能包含过多细节，导致模型难以准确理解任务意图并执行相应的动作。因此，需要一种更清晰、更直接的任务目标表达方式，以提高机器人操作的准确性和鲁棒性。
核心思路：CrayonRobo的核心思路是利用视觉-语言提示，显式地指导机器人操作。通过在RGB图像上叠加简单的2D视觉提示（例如箭头、标记等），来表达末端执行器的期望姿态和运动方向。这种方式结合了语言的灵活性和视觉的直观性，使得任务目标更加明确，易于模型理解。
技术框架：CrayonRobo的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 关键帧选择：将长时程任务分解为一系列关键帧。2) 提示生成：为每个关键帧生成视觉-语言提示，包括末端执行器的期望姿态和运动方向。提示可以手动或自动生成。3) 模型训练：训练一个视觉-语言-动作模型，使其能够根据输入的图像和提示，预测相应的接触姿态和运动方向。4) 任务执行：顺序执行所有关键帧步骤，完成长时程任务。
关键创新：CrayonRobo的关键创新在于提出了基于2D视觉提示的多模态任务目标表达方式。与传统的语言或图像/视频输入相比，这种方式更加简洁、直观，能够显式地传递低级动作和高级规划信息。此外，CrayonRobo还提出了一种训练策略，使得模型能够有效地利用这些视觉-语言提示，并预测准确的动作。
关键设计：CrayonRobo的关键设计包括：1) 2D视觉提示的设计：提示需要简洁明了，能够清晰地表达末端执行器的期望姿态和运动方向。2) 损失函数的设计：损失函数需要能够有效地指导模型学习视觉-语言提示与动作之间的对应关系。3) 网络结构的设计：网络结构需要能够有效地融合视觉和语言信息，并预测准确的动作。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CrayonRobo在模拟和真实环境中进行了评估，结果表明其具有强大的操作能力。具体而言，CrayonRobo在多个操作任务上取得了显著的性能提升，并且在未见任务上表现出良好的泛化能力。与传统的基于语言或图像/视频的机器人操作方法相比，CrayonRobo能够更准确地理解任务意图，并执行相应的动作。
🎯 应用场景
CrayonRobo具有广泛的应用前景，例如在工业自动化、家庭服务、医疗辅助等领域。它可以用于指导机器人完成各种复杂的操作任务，例如装配、抓取、放置等。通过提供清晰的任务目标提示，CrayonRobo可以提高机器人操作的效率和准确性，降低人工干预的需求，并有望推动机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
In robotic, task goals can be conveyed through various modalities, such as language, goal images, and goal videos. However, natural language can be ambiguous, while images or videos may offer overly detailed specifications. To tackle these challenges, we introduce CrayonRobo that leverages comprehensive multi-modal prompts that explicitly convey both low-level actions and high-level planning in a simple manner. Specifically, for each key-frame in the task sequence, our method allows for manual or automatic generation of simple and expressive 2D visual prompts overlaid on RGB images. These prompts represent the required task goals, such as the end-effector pose and the desired movement direction after contact. We develop a training strategy that enables the model to interpret these visual-language prompts and predict the corresponding contact poses and movement directions in SE(3) space. Furthermore, by sequentially executing all key-frame steps, the model can complete long-horizon tasks. This approach not only helps the model explicitly understand the task objectives but also enhances its robustness on unseen tasks by providing easily interpretable prompts. We evaluate our method in both simulated and real-world environments, demonstrating its robust manipulation capabilities.