Proprioception Enhances Vision Language Model in Generating Captions and Subtask Segmentations for Robot Task
作者: Kanata Suzuki, Shota Shimizu, Tetsuya Ogata
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-24
💡 一句话要点
提出一种融合机器人运动信息的视觉语言模型，用于机器人任务的自动描述和分割。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 机器人任务理解 运动信息融合 任务描述生成 子任务分割
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型缺乏对机器人底层运动信息的理解，限制了其在机器人任务中的应用。
- 提出一种融合机器人关节和末端执行器状态的视觉语言模型，增强其对机器人运动的感知能力。
- 通过模拟器实验验证，该方法在机器人任务描述和分割方面取得了有效提升。
📝 摘要（中文）
本文研究了仅使用离线数据（如图像和语言）训练的视觉语言模型(VLM)是否能理解机器人运动，这对机器人技术的未来发展至关重要。由于VLM的训练数据集不包含来自机器人的底层运动信息，因此包含轨迹信息的视频理解仍然是一个重大挑战。本研究通过一个包含底层机器人运动信息的视频字幕任务，评估了VLM的两个能力：(1)机器人任务的自动字幕生成和(2)一系列任务的分割。 这两个能力有望通过连接语言和运动来提高机器人模仿学习的效率，并作为基础模型性能的衡量标准。该方法利用图像字幕和机器人任务的轨迹数据生成多个“场景”字幕，然后通过总结这些单独的字幕来生成完整的任务字幕。此外，该方法通过比较图像字幕的文本嵌入之间的相似性来执行子任务分割。在两个字幕任务中，该方法旨在通过向VLM提供机器人的运动数据（关节和末端执行器状态）作为输入来提高性能。通过模拟器实验验证了该方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视觉语言模型（VLM）主要基于图像和文本数据进行训练，缺乏对机器人运动信息的理解。这导致它们在理解和描述涉及复杂机器人操作的任务时表现不佳，尤其是在需要精确运动轨迹信息的场景下。因此，如何将机器人运动信息融入VLM，使其能够更好地理解和描述机器人任务，是一个亟待解决的问题。
核心思路：本文的核心思路是将机器人的运动数据（关节状态和末端执行器状态）作为额外的输入信息，融入到视觉语言模型中。通过这种方式，VLM可以同时利用视觉信息和运动信息，从而更全面地理解机器人任务。具体来说，该方法首先利用图像字幕模型生成每个场景的字幕，然后结合机器人运动数据对字幕进行修正和补充，最后将修正后的字幕进行汇总，生成完整的任务描述。
技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 图像字幕生成模块：利用现有的图像字幕模型，如Transformer或LSTM，对机器人任务的视频帧进行描述，生成初步的图像字幕。2) 运动信息编码模块：将机器人的关节状态和末端执行器状态等运动数据进行编码，得到运动特征向量。3) 多模态融合模块：将图像字幕和运动特征向量进行融合，利用注意力机制或拼接等方式，得到融合后的多模态特征表示。4) 任务描述生成模块：利用融合后的多模态特征表示，生成完整的机器人任务描述。5) 子任务分割模块：通过比较不同场景图像字幕的文本嵌入相似度，实现子任务的自动分割。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将机器人运动信息显式地融入到视觉语言模型中，从而增强了VLM对机器人任务的理解能力。与传统的VLM相比，该方法能够更好地捕捉机器人运动的细节，从而生成更准确、更全面的任务描述。此外，该方法还提出了一种基于文本嵌入相似度的子任务分割方法，能够自动将复杂的机器人任务分解为多个子任务。
关键设计：在运动信息编码模块中，可以使用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型对时间序列的运动数据进行编码。在多模态融合模块中，可以使用注意力机制来动态地调整图像字幕和运动特征向量的权重。在任务描述生成模块中，可以使用序列到序列（Seq2Seq）模型或Transformer等模型生成文本描述。损失函数可以采用交叉熵损失或BLEU score等指标来衡量生成文本的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过模拟器实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，与传统的视觉语言模型相比，该方法在机器人任务描述和分割方面取得了显著的提升。具体的性能数据（例如BLEU score、分割准确率等）需要在论文中查找。该研究为视觉语言模型在机器人领域的应用提供了新的思路和方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人模仿学习、人机协作、机器人教学等领域。通过自动生成机器人任务的描述和分割，可以降低机器人编程的难度，提高机器人学习的效率，并促进人与机器人之间的自然交互。未来，该技术有望应用于更复杂的机器人任务，例如家庭服务机器人、工业机器人等。
📄 摘要（原文）
From the perspective of future developments in robotics, it is crucial to verify whether foundation models trained exclusively on offline data, such as images and language, can understand the robot motion. In particular, since Vision Language Models (VLMs) do not include low-level motion information from robots in their training datasets, video understanding including trajectory information remains a significant challenge. In this study, we assess two capabilities of VLMs through a video captioning task with low-level robot motion information: (1) automatic captioning of robot tasks and (2) segmentation of a series of tasks. Both capabilities are expected to enhance the efficiency of robot imitation learning by linking language and motion and serve as a measure of the foundation model's performance. The proposed method generates multiple "scene" captions using image captions and trajectory data from robot tasks. The full task caption is then generated by summarizing these individual captions. Additionally, the method performs subtask segmentation by comparing the similarity between text embeddings of image captions. In both captioning tasks, the proposed method aims to improve performance by providing the robot's motion data - joint and end-effector states - as input to the VLM. Simulator experiments were conducted to validate the effectiveness of the proposed method.