What Foundation Models can Bring for Robot Learning in Manipulation : A Survey

实现通用机器人是研究者的终极目标。然而，实现这一目标的关键障碍在于机器人能否根据不同任务在其非结构化环境中操纵物体。学习方法被认为是解决泛化问题的有效途径。计算机视觉和自然语言领域基础模型的出色表现表明将基础模型嵌入操纵任务中是实现泛化操纵能力的可行途径。然而，我们认为实现泛化操纵能力需要一个类似于自动驾驶的总体框架。这个框架应该包括多个功能模块，不同的基础模型在促进泛化操纵能力方面扮演不同的角色。本文重点介绍基础模型在机器人学习操纵方面的贡献。我们提出了一个全面的框架，并详细说明了基础模型如何解决框架中每个模块的挑战。此外，我们还检查了当前的方法，概述了挑战，提出了未来的研究方向，并确定了将基础模型整合到这个领域中可能涉及的潜在风险。

本篇论文旨在探讨如何通过基础模型来实现机器人的普适性操作能力，解决机器人在未结构化环境中执行不同任务时所面临的挑战。

论文提出了一个类似于自动驾驶的综合框架，其中包含多个功能模块，不同的基础模型在不同的模块中扮演不同的角色，从而实现机器人的普适性操作能力。

论文详细介绍了基础模型如何在框架的不同模块中解决各种挑战，探讨了当前方法的局限性和未来研究方向，还提出了与将基础模型整合到机器人操作中相关的潜在风险。

最近的相关研究包括：《End-to-End Learning of Semantic Grasping》、《Grasp Pose Detection in Point Clouds》、《Deep Learning for Detecting Robotic Grasps》等。