Hi Robot: Open-Ended Instruction Following with Hierarchical Vision-Language-Action Models

2025年02月26日
  • 简介
    通用机器人需要能够在开放世界环境中执行各种不同的任务,它们不仅要能够推理完成目标所需的步骤,还要能够处理复杂的指令、提示,甚至在任务执行过程中接收反馈。复杂的指令(例如,“你能给我做一个素食三明治吗?”或“我不喜欢那个”)不仅要求具备物理上执行各个步骤的能力,还需要将复杂的命令和反馈定位到物理环境中。在这项工作中,我们描述了一个系统,该系统采用分层结构的视觉-语言模型,首先对复杂提示和用户反馈进行推理,以推断出最合适的下一步来完成任务,然后通过低级动作执行这一步骤。与只能执行简单命令(如“拿起杯子”)的直接指令跟随方法不同,我们的系统可以对复杂提示进行推理,并在任务执行过程中结合情境反馈(如“那不是垃圾”)。我们在三种机器人平台上评估了该系统,包括单臂、双臂和双臂移动机器人,展示了它处理诸如清理杂乱的桌子、制作三明治和购买杂货等任务的能力。
  • 图表
  • 解决问题
    该论文试图解决在开放世界环境中,机器人如何根据复杂的指令和即时反馈执行多种任务的问题。这不仅涉及到物理操作的实现,还包括理解复杂命令和情境反馈的能力。这是一个具有挑战性的问题,因为它要求机器人具备高级别的认知能力和灵活性。
  • 关键思路
    论文的关键思路是通过使用基于视觉-语言模型的分层结构来增强机器人的任务执行能力。这种结构首先对复杂的用户指令和反馈进行推理,以确定最合适的下一步行动,然后通过低级动作执行这些步骤。相比直接指令跟随方法,该系统能够处理更复杂的命令,并且可以在任务执行过程中整合用户的即时反馈。
  • 其它亮点
    该研究在三个不同类型的机器人平台上进行了评估,包括单臂、双臂和移动双臂机器人,展示了其在清理桌子、制作三明治和购物等任务中的应用。此外,实验设计考虑了真实世界的复杂性和不确定性,使结果更具说服力。虽然论文中没有特别提到代码开源情况,但其提出的框架为未来的研究提供了坚实的基础,特别是在人机交互和自然语言处理方面。
  • 相关研究
    近期在这个领域的相关研究包括:1. 'Learning to Act by Predicting the Future',探讨了通过预测未来状态来改进机器人行为的学习方法;2. 'Vision-Language Navigation Done Right: A New Benchmark and Baseline for Multimodal Embodied Tasks',提出了新的基准和基线模型用于多模态实体任务;3. 'Robotic Instruction Following with Large-Scale Pretrained Models',研究了大规模预训练模型在机器人指令跟随中的应用。
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