Pixel Motion as Universal Representation for Robot Control
作者: Kanchana Ranasinghe, Xiang Li, E-Ro Nguyen, Cristina Mata, Jongwoo Park, Michael S Ryoo
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-05-12 (更新: 2025-08-28)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
LangToMo：提出基于像素运动预测的通用机器人控制框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人控制 像素运动 扩散模型 视觉语言 通用表示
📋 核心要点
- 现有机器人控制方法难以有效整合语言信息并泛化到不同任务，面临通用性和可扩展性挑战。
- LangToMo框架利用像素运动作为中间表示，通过扩散模型生成文本条件下的运动序列，解耦高层策略和低层控制。
- 该方法在无监督和监督设置下均表现出良好的性能，证明了其在机器人控制任务中的有效性和泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为LangToMo的视觉-语言-动作框架，该框架采用双系统架构，并使用像素运动预测作为中间表示。其高层系统2，即图像扩散模型，从单帧图像生成文本条件下的像素运动序列，以指导机器人控制。像素运动是一种通用的、可解释的、以运动为中心的表示，可以从视频中以弱监督方式提取，从而支持在任何视频-字幕数据上训练扩散模型。将生成的像素运动视为学习到的通用表示，其低层系统1模块通过运动到动作的映射函数将其转换为机器人动作，这些映射函数可以是手工设计的，也可以通过最少的监督学习得到。系统2作为高层策略在稀疏的时间间隔内运行，而系统1作为低层策略在密集的时间间隔内运行。这种分层解耦实现了在无监督和监督设置下灵活、可扩展和通用的机器人控制，从而弥合了语言、运动和动作之间的差距。
🔬 方法详解
问题定义：现有的机器人控制方法通常难以有效地将语言指令融入到控制流程中，并且在面对不同的任务和环境时，泛化能力有限。此外，直接从语言到动作的映射学习复杂且难以解释，缺乏中间的运动表示。
核心思路：LangToMo的核心思路是将语言指令转化为像素运动的预测，然后将这些预测的运动信息转化为具体的机器人动作。通过引入像素运动作为中间表示，可以解耦高层策略（语言理解和运动规划）和低层控制（运动执行），从而提高系统的灵活性和可扩展性。
技术框架：LangToMo框架包含两个主要模块：系统1和系统2。系统2是一个高层策略模块，使用图像扩散模型，根据输入的单帧图像和文本指令，生成像素运动序列。系统1是一个低层控制模块，负责将系统2生成的像素运动序列转化为具体的机器人动作。系统2以稀疏的时间间隔运行，负责全局的运动规划；系统1以密集的时间间隔运行，负责局部的运动执行。这种分层结构使得系统能够灵活地适应不同的任务和环境。
关键创新：LangToMo的关键创新在于使用像素运动作为机器人控制的通用表示。像素运动可以从视频中以弱监督的方式提取，使得模型可以在大量的无标注视频数据上进行训练。此外，像素运动是一种可解释的表示，可以帮助理解模型是如何根据语言指令来规划运动的。这种通用表示使得LangToMo能够应用于各种不同的机器人控制任务。
关键设计：系统2中的图像扩散模型采用U-Net结构，并使用文本编码器将语言指令嵌入到扩散过程中。系统1中的运动到动作的映射函数可以是手工设计的，也可以通过监督学习得到。论文中使用了多种损失函数来训练扩散模型，包括像素级别的L1损失和感知损失。此外，还使用了对抗训练来提高生成像素运动序列的真实感。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了LangToMo框架在多个机器人控制任务中的有效性。实验结果表明，LangToMo能够根据语言指令生成合理的机器人运动，并且在无监督和监督设置下均表现出良好的性能。与传统的机器人控制方法相比，LangToMo具有更强的泛化能力和可扩展性。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
LangToMo框架具有广泛的应用前景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和自动驾驶汽车等。它可以帮助机器人理解人类的语言指令，并根据指令执行复杂的任务。此外，该框架还可以用于生成各种逼真的机器人运动动画，用于游戏和电影制作等领域。未来，LangToMo有望成为机器人控制领域的重要技术。
📄 摘要（原文）
We present LangToMo, a vision-language-action framework structured as a dual-system architecture that uses pixel motion forecasts as intermediate representations. Our high-level System 2, an image diffusion model, generates text-conditioned pixel motion sequences from a single frame to guide robot control. Pixel motion-a universal, interpretable, and motion-centric representation-can be extracted from videos in a weakly-supervised manner, enabling diffusion model training on any video-caption data. Treating generated pixel motion as learned universal representations, our low level System 1 module translates these into robot actions via motion-to-action mapping functions, which can be either hand-crafted or learned with minimal supervision. System 2 operates as a high-level policy applied at sparse temporal intervals, while System 1 acts as a low-level policy at dense temporal intervals. This hierarchical decoupling enables flexible, scalable, and generalizable robot control under both unsupervised and supervised settings, bridging the gap between language, motion, and action. Checkout https://kahnchana.github.io/LangToMo