DynaMIC: Dynamic Multimodal In-Context Learning Enabled Embodied Robot Counterfactual Resistance Ability

📄 arXiv: 2509.24413v1 📥 PDF

作者: Tianqiang Yan, Ziqiao Lin, Sicheng Wang, Tianwei Zhang, Zhenglong Sun

分类: cs.RO, cs.HC

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

DynaMIC：动态多模态上下文学习增强具身机器人反事实抵抗能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身机器人 反事实推理 多模态学习 人机协作 指令理解

📋 核心要点

  1. 现有机器人严格遵循人类指令，易受误导性信息影响，导致任务执行错误和安全问题。
  2. DynaMIC框架通过动态多模态上下文学习，使机器人能够识别并抵抗指令性反事实（DCFs）。
  3. 实验结果表明，DynaMIC框架能够有效识别DCFs，提升机器人任务执行的可靠性。

📝 摘要（中文）

本文提出DynaMIC框架，旨在解决机器人严格遵循人类指令（特别是包含误导性信息时）可能导致任务执行错误甚至安全隐患的问题。该问题类似于自然语言处理中的反事实概念，但在机器人研究中尚未引起足够重视。本文引入了由误导性人类指令产生的指令性反事实（DCFs）。DynaMIC框架能够生成机器人任务流程以识别DCFs，并主动向人类提供反馈，从而提高机器人对任务中潜在DCFs的敏感性，增强执行过程的可靠性。通过语义层面的实验和消融研究，验证了该框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身机器人在接收到包含误导性信息的指令时，容易盲目执行并导致错误甚至危险的问题。现有方法通常依赖于对指令的直接执行，缺乏对指令合理性和安全性的判断能力，容易受到指令性反事实（DCFs）的影响。

核心思路：论文的核心思路是赋予机器人识别和抵抗指令性反事实的能力。通过动态多模态上下文学习，机器人能够理解指令的语义，并结合环境信息和先验知识，判断指令的合理性和安全性。当检测到潜在的DCFs时，机器人能够主动向人类提供反馈，请求确认或修正指令。

技术框架：DynaMIC框架包含以下主要模块：1) 指令解析模块：将人类指令解析为可执行的任务流程。2) 多模态上下文理解模块：结合视觉、语言等多种模态的信息，理解当前环境和任务状态。3) 反事实检测模块：基于上下文信息和先验知识，检测指令中潜在的DCFs。4) 反馈生成模块：当检测到DCFs时，生成反馈信息，向人类请求确认或修正指令。5) 任务执行模块：执行经过确认或修正的指令。

关键创新：最重要的技术创新点在于将反事实推理的概念引入到机器人控制领域，并提出了动态多模态上下文学习的方法来实现反事实检测和抵抗。与现有方法相比，DynaMIC框架能够主动识别和处理指令中的潜在问题，提高了机器人任务执行的可靠性和安全性。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：多模态上下文理解模块中使用的具体网络结构（例如，Transformer或其他多模态融合模型），反事实检测模块中使用的推理规则或模型，以及反馈生成模块中使用的自然语言生成技术。具体的参数设置、损失函数等细节需要在论文中进一步查找。

📊 实验亮点

论文通过语义层面的实验和消融研究，验证了DynaMIC框架的有效性。实验结果表明，DynaMIC框架能够有效识别指令性反事实，并提高机器人任务执行的可靠性。具体的性能数据、对比基线和提升幅度需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要人机协作的机器人应用场景，例如家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等。通过提高机器人对指令性反事实的抵抗能力，可以减少因误导性指令导致的错误和安全事故，提升人机协作的效率和安全性，具有重要的实际应用价值和潜在的社会影响。

📄 摘要（原文）

The emergence of large pre-trained models based on natural language has breathed new life into robotics development. Extensive research has integrated large models with robots, utilizing the powerful semantic understanding and generation capabilities of large models to facilitate robot control through natural language instructions gradually. However, we found that robots that strictly adhere to human instructions, especially those containing misleading information, may encounter errors during task execution, potentially leading to safety hazards. This resembles the concept of counterfactuals in natural language processing (NLP), which has not yet attracted much attention in robotic research. In an effort to highlight this issue for future studies, this paper introduced directive counterfactuals (DCFs) arising from misleading human directives. We present DynaMIC, a framework for generating robot task flows to identify DCFs and relay feedback to humans proactively. This capability can help robots be sensitive to potential DCFs within a task, thus enhancing the reliability of the execution process. We conducted semantic-level experiments and ablation studies, showcasing the effectiveness of this framework.