Robot Confirmation Generation and Action Planning Using Long-context Q-Former Integrated with Multimodal LLM

📄 arXiv: 2511.17335v1 📥 PDF

作者: Chiori Hori, Yoshiki Masuyama, Siddarth Jain, Radu Corcodel, Devesh Jha, Diego Romeres, Jonathan Le Roux

分类: cs.RO, cs.CL, cs.CV, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2025-11-21

备注: Accepted to ASRU 2025

💡 一句话要点

提出基于长上下文Q-Former与多模态LLM的机器人动作确认与规划方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机交互 机器人动作规划 长上下文学习 多模态融合 Q-Former LLM 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有方法在人机交互中，难以有效利用长时序视频上下文信息进行机器人动作规划。
  2. 提出长上下文Q-former，结合文本条件方法，提升机器人对人类动作意图的理解和规划能力。
  3. 实验表明，该方法通过整合VideoLLaMA3，显著提升了动作确认和动作规划的准确性。

📝 摘要（中文）

本文研究人机交互中，机器人通过理解人类行为和环境互动来实现共同目标。重点在于基于人机对话，利用多模态场景理解，生成机器人动作确认和动作步骤。现有方法使用多模态Transformer，从单个片段生成与机器人动作确认对齐的动作步骤。然而，这些方法主要关注片段级别处理，忽略了长时序视频中动作间的依赖关系。本文提出一种长上下文Q-former，整合完整视频中的左右上下文依赖。此外，提出文本条件方法，将文本嵌入直接输入LLM解码器，以缓解Q-former文本信息的高度抽象。在YouCook2数据集上的实验表明，确认生成的准确性是动作规划性能的关键因素。长上下文Q-former通过整合VideoLLaMA3，改进了确认和动作规划。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人机交互方法主要依赖于片段级别的视频处理，忽略了长时序视频中动作之间的上下文依赖关系。这导致机器人难以准确理解人类的长期目标，从而影响动作规划的质量。现有方法无法有效利用视频中的全局信息，限制了机器人对复杂任务的理解能力。

核心思路：本文的核心思路是利用长上下文信息来提升机器人对人类动作的理解和规划能力。通过引入长上下文Q-former，模型能够学习视频中动作之间的依赖关系，从而更准确地预测下一步动作。此外，通过文本条件方法，将文本嵌入直接输入LLM解码器，缓解了Q-former文本信息的高度抽象，使得模型能够更好地理解人类的指令。

技术框架：整体框架包含视频编码、长上下文Q-former、文本条件LLM解码器和动作规划模块。首先，视频通过视觉编码器提取特征。然后，长上下文Q-former利用左右上下文信息对视频特征进行编码，生成上下文感知的视频表示。同时，文本指令通过文本编码器生成文本嵌入。最后，文本嵌入被输入到LLM解码器中，生成机器人动作确认和动作步骤。动作规划模块根据生成的动作步骤进行规划。

关键创新：最重要的创新点在于长上下文Q-former的设计，它能够有效地整合视频中的长时序信息，从而提升模型对人类动作意图的理解。此外，文本条件方法也是一个关键创新，它通过直接将文本嵌入输入LLM解码器，缓解了Q-former文本信息的高度抽象，使得模型能够更好地利用文本信息。

关键设计：长上下文Q-former采用Transformer结构，通过自注意力机制学习视频中动作之间的依赖关系。文本条件方法通过将文本嵌入与LLM解码器的输入进行拼接，使得解码器能够同时利用视频和文本信息。损失函数包括动作确认损失和动作规划损失，用于训练模型生成准确的动作确认和动作步骤。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，长上下文Q-former能够显著提升动作确认和动作规划的准确性。具体性能数据未知。通过整合VideoLLaMA3，该方法在YouCook2数据集上取得了显著的性能提升，证明了长上下文信息和文本条件方法的有效性。确认生成准确性是动作规划性能的关键因素。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如智能家居、工业机器人、医疗辅助等。通过提升机器人对人类意图的理解和动作规划能力，可以实现更自然、高效的人机交互，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望应用于更复杂的任务，例如灾难救援、太空探索等。

📄 摘要（原文）

Human-robot collaboration towards a shared goal requires robots to understand human action and interaction with the surrounding environment. This paper focuses on human-robot interaction (HRI) based on human-robot dialogue that relies on the robot action confirmation and action step generation using multimodal scene understanding. The state-of-the-art approach uses multimodal transformers to generate robot action steps aligned with robot action confirmation from a single clip showing a task composed of multiple micro steps. Although actions towards a long-horizon task depend on each other throughout an entire video, the current approaches mainly focus on clip-level processing and do not leverage long-context information. This paper proposes a long-context Q-former incorporating left and right context dependency in full videos. Furthermore, this paper proposes a text-conditioning approach to feed text embeddings directly into the LLM decoder to mitigate the high abstraction of the information in text by Q-former. Experiments with the YouCook2 corpus show that the accuracy of confirmation generation is a major factor in the performance of action planning. Furthermore, we demonstrate that the long-context Q-former improves the confirmation and action planning by integrating VideoLLaMA3.