MORE: Mobile Manipulation Rearrangement Through Grounded Language Reasoning

📄 arXiv: 2505.03035v1 📥 PDF

作者: Mohammad Mohammadi, Daniel Honerkamp, Martin Büchner, Matteo Cassinelli, Tim Welschehold, Fabien Despinoy, Igor Gilitschenski, Abhinav Valada

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-05

💡 一句话要点

MORE：通过具身语言推理实现移动操作重排

🎯 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: 移动操作 重排任务 场景图 语言模型 主动过滤 机器人规划 具身智能

📋 核心要点

  1. 现有基于基础模型的移动操作方法在处理大量对象和大规模环境时性能下降，难以应对复杂场景。
  2. MORE通过场景图表示、实例区分和主动过滤等技术，提取任务相关的子图，从而限制规划范围，提高可靠性。
  3. MORE在BEHAVIOR-1K基准测试中显著优于现有方法，并在现实世界任务中展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

自主长程移动操作面临诸多挑战，包括场景动态性、未探索区域和错误恢复。现有研究利用基础模型进行场景级机器人推理和规划，但当处理大量对象和大规模环境时，性能会下降。为了解决这些限制，我们提出了MORE，一种新方法，旨在增强语言模型在重排任务中解决零样本移动操作规划的能力。MORE利用场景图表示环境，结合实例区分，并引入主动过滤方案，提取任务相关的对象和区域实例子图。这些步骤产生了一个有界的规划问题，有效地减轻了幻觉并提高了可靠性。此外，我们还引入了几项增强功能，可以在室内和室外环境中进行规划。我们在BEHAVIOR-1K基准测试中的81个不同的重排任务上评估了MORE，它成为第一个成功解决该基准测试中相当一部分任务的方法，优于最近的基于基础模型的方法。此外，我们还在几个复杂的现实世界任务中展示了我们方法的能力，模仿日常活动。代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂环境中，移动机器人进行物体重排任务时，现有基于大型语言模型的方法存在的幻觉问题和效率问题。现有方法在处理大规模场景和大量物体时，容易产生不合理的规划路径，导致任务失败。

核心思路：论文的核心思路是通过将环境表示为场景图，并利用主动过滤机制提取与任务相关的子图，从而缩小规划范围，减少语言模型的搜索空间，降低幻觉发生的概率，提高规划效率和可靠性。

技术框架：MORE的整体框架包括以下几个主要模块：1) 场景图构建：将环境信息转换为场景图表示，节点表示物体和区域，边表示它们之间的关系。2) 实例区分：区分场景中相同类型的不同实例，例如区分不同的椅子。3) 主动过滤：根据任务描述，从场景图中提取与任务相关的子图，过滤掉无关信息。4) 语言模型规划：利用提取的子图和任务描述，使用语言模型生成规划路径。

关键创新：MORE的关键创新在于主动过滤机制，它能够根据任务需求动态地提取场景图中相关的子图。这种方法有效地减少了语言模型的搜索空间，降低了幻觉发生的概率，提高了规划的效率和可靠性。与现有方法相比，MORE能够更好地处理大规模场景和大量物体的情况。

关键设计：主动过滤模块的设计是关键。具体实现细节未知，但可以推测其可能涉及使用语言模型对场景图中的节点和边进行打分，然后根据分数选择与任务最相关的子图。损失函数和网络结构等细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MORE在BEHAVIOR-1K基准测试中取得了显著成果，成为首个成功解决该基准测试中相当一部分任务的方法，超越了现有的基于基础模型的方法。具体性能数据未知，但摘要强调了其在解决复杂重排任务方面的优越性。此外，MORE还在现实世界的复杂任务中展示了其有效性，表明其具有很强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、仓储物流机器人、工业自动化等领域。例如，家庭服务机器人可以利用该技术进行物品整理、清洁等任务；仓储物流机器人可以利用该技术进行货物搬运和重排；工业自动化机器人可以利用该技术进行零件组装和生产线优化。该研究有助于提升机器人在复杂环境中的自主操作能力，实现更智能、更高效的自动化。

📄 摘要（原文）

Autonomous long-horizon mobile manipulation encompasses a multitude of challenges, including scene dynamics, unexplored areas, and error recovery. Recent works have leveraged foundation models for scene-level robotic reasoning and planning. However, the performance of these methods degrades when dealing with a large number of objects and large-scale environments. To address these limitations, we propose MORE, a novel approach for enhancing the capabilities of language models to solve zero-shot mobile manipulation planning for rearrangement tasks. MORE leverages scene graphs to represent environments, incorporates instance differentiation, and introduces an active filtering scheme that extracts task-relevant subgraphs of object and region instances. These steps yield a bounded planning problem, effectively mitigating hallucinations and improving reliability. Additionally, we introduce several enhancements that enable planning across both indoor and outdoor environments. We evaluate MORE on 81 diverse rearrangement tasks from the BEHAVIOR-1K benchmark, where it becomes the first approach to successfully solve a significant share of the benchmark, outperforming recent foundation model-based approaches. Furthermore, we demonstrate the capabilities of our approach in several complex real-world tasks, mimicking everyday activities. We make the code publicly available at https://more-model.cs.uni-freiburg.de.