Embodied AI with Foundation Models for Mobile Service Robots: A Systematic Review

📄 arXiv: 2505.20503v1 📥 PDF

作者: Matthew Lisondra, Beno Benhabib, Goldie Nejat

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-05-26

💡 一句话要点

综述：具身智能与移动服务机器人中Foundation Model的应用与挑战

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能 移动服务机器人 Foundation Model 大型语言模型 视觉-语言模型 多模态融合 人机交互 任务泛化

📋 核心要点

  1. 现有移动服务机器人面临多模态信息融合、不确定环境下的实时决策、任务泛化能力弱以及人机交互不自然等挑战。
  2. 该综述探讨了如何利用Foundation Model，如LLM和VLM，来提升移动服务机器人的感知、推理和行动能力，从而应对上述挑战。
  3. 论文分析了Foundation Model在家庭辅助、医疗保健和服务自动化等领域的应用，并展望了未来研究方向，如预测性缩放定律和跨具身泛化。

📝 摘要（中文）

Foundation Model（包括大型语言模型、视觉-语言模型、多模态大型语言模型和视觉-语言-动作模型）的快速发展为移动服务机器人中的具身智能开辟了新途径。通过将Foundation Model与具身智能相结合，机器人可以通过物理交互感知、推理和行动，从而提高在动态真实环境中理解、适应和执行复杂任务的能力。然而，移动服务机器人中的具身智能仍然面临多模态传感器融合、不确定性下的实时决策、任务泛化和有效的人机交互（HRI）等关键挑战。本文对Foundation Model在移动服务机器人中的集成进行了首次系统性综述，识别了具身智能中的关键开放性挑战，并探讨了Foundation Model如何应对这些挑战，重点关注此类模型在实现实时传感器融合、语言条件控制和自适应任务执行方面的作用。此外，我们还讨论了在家庭辅助、医疗保健和服务自动化领域的实际应用，展示了Foundation Model对服务机器人的变革性影响。最后，我们提出了潜在的未来研究方向，强调了预测性缩放定律、自主长期适应和跨具身泛化的必要性，以实现以人为中心的机器人系统中Foundation Model的可扩展、高效和稳健的部署。

🔬 方法详解

问题定义：移动服务机器人需要在复杂、动态的真实环境中执行各种任务，例如导航、物体识别、操作等。现有的方法在处理多模态传感器数据、进行实时决策、泛化到新任务以及实现自然的人机交互方面存在局限性。这些局限性阻碍了服务机器人在实际场景中的广泛应用。

核心思路：论文的核心思路是利用Foundation Model强大的表征学习和泛化能力，来增强移动服务机器人的感知、推理和行动能力。Foundation Model，如大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM），可以通过学习海量数据来获得对世界的丰富知识，从而帮助机器人更好地理解环境、规划任务和与人类交互。

技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有研究进行了系统性的梳理和分析。它主要关注Foundation Model在移动服务机器人中的应用，包括：1) 利用VLM进行视觉感知和物体识别；2) 利用LLM进行任务规划和语言理解；3) 利用多模态模型进行传感器融合和情境理解；4) 利用VLA模型实现语言条件控制和动作执行。

关键创新：该综述的主要创新在于它是第一个系统性地回顾Foundation Model在移动服务机器人领域应用的综述。它识别了该领域面临的关键挑战，并探讨了Foundation Model如何应对这些挑战。此外，它还展望了未来的研究方向，为该领域的研究人员提供了有价值的参考。

关键设计：由于是综述文章，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。文章重点在于对现有文献的整理和分析，以及对未来研究方向的展望。未来的研究方向包括：预测性缩放定律、自主长期适应和跨具身泛化。

📊 实验亮点

该综述总结了Foundation Model在移动服务机器人中的应用，强调了其在实时传感器融合、语言条件控制和自适应任务执行方面的潜力。通过分析现有研究，指出了Foundation Model在提升机器人性能方面的显著作用，并为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

该研究对移动服务机器人领域具有重要的应用价值，尤其是在家庭辅助、医疗保健和服务自动化等领域。通过利用Foundation Model，服务机器人可以更好地理解人类指令、适应复杂环境并执行各种任务，从而提高工作效率和生活质量。未来的发展将推动机器人更广泛地应用于日常生活和工作中。

📄 摘要（原文）

Rapid advancements in foundation models, including Large Language Models, Vision-Language Models, Multimodal Large Language Models, and Vision-Language-Action Models have opened new avenues for embodied AI in mobile service robotics. By combining foundation models with the principles of embodied AI, where intelligent systems perceive, reason, and act through physical interactions, robots can improve understanding, adapt to, and execute complex tasks in dynamic real-world environments. However, embodied AI in mobile service robots continues to face key challenges, including multimodal sensor fusion, real-time decision-making under uncertainty, task generalization, and effective human-robot interactions (HRI). In this paper, we present the first systematic review of the integration of foundation models in mobile service robotics, identifying key open challenges in embodied AI and examining how foundation models can address them. Namely, we explore the role of such models in enabling real-time sensor fusion, language-conditioned control, and adaptive task execution. Furthermore, we discuss real-world applications in the domestic assistance, healthcare, and service automation sectors, demonstrating the transformative impact of foundation models on service robotics. We also include potential future research directions, emphasizing the need for predictive scaling laws, autonomous long-term adaptation, and cross-embodiment generalization to enable scalable, efficient, and robust deployment of foundation models in human-centric robotic systems.