Know Where You're Uncertain When Planning with Multimodal Foundation Models: A Formal Framework

多模态基础模型为机器人感知和规划提供了一个有前景的框架，通过处理感官输入生成可执行的计划。然而，确保任务可靠性的关键挑战仍然在于解决感知（感官解释）和决策（计划生成）中的不确定性。我们提出了一种全面的框架，以分解、量化和缓解这两种形式的不确定性。首先，我们介绍了一种不确定性分解框架，将源于视觉理解局限的感知不确定性与与生成计划的鲁棒性相关的决策不确定性区分开来。 为了量化每种类型的不确定性，我们提出了针对感知和决策独特属性的方法：使用符合预测（conformal prediction）校准感知不确定性，并引入形式方法驱动预测（Formal-Methods-Driven Prediction, FMDP）来量化决策不确定性，利用形式验证技术提供理论保证。在此基础上，我们实施了两种针对性干预机制：一种主动感知过程，动态重新观察高不确定性的场景，以提高视觉输入的质量；以及一种自动化精炼程序，对高确定性的数据进行微调，提高模型满足任务规范的能力。在现实世界和模拟机器人任务中的实证验证表明，我们的不确定性分解框架将变异性降低了多达40%，并将任务成功率提高了5%，相比基线方法。这些改进归因于两种干预措施的综合效果，突显了不确定性分解的重要性，它促进了有针对性的干预，增强了自主系统的鲁棒性和可靠性。

该论文试图解决多模态基础模型在机器人感知和规划中的不确定性问题，特别是感知不确定性和决策不确定性。这是一个长期存在的挑战，但该论文提出了一个全面的框架来应对这一问题。

论文的关键思路是通过一个框架来解耦、量化和缓解感知不确定性和决策不确定性。具体来说，论文引入了符合性预测来校准感知不确定性，并提出了形式方法驱动的预测（FMDP）来量化决策不确定性。此外，还设计了两种干预机制：主动感知过程和自动化精炼程序，以提高系统的鲁棒性和可靠性。

论文通过实验证明，所提出的框架可以减少任务变异性高达40%，并提高任务成功率5%。实验在真实世界和模拟环境中进行了验证，使用了多种数据集。论文还开源了部分代码，为未来的研究提供了基础。未来的工作可以进一步探索更复杂的环境和任务，以及如何将这些方法应用于其他类型的自主系统。

近期在这个领域的一些相关研究包括： 1. "Uncertainty-aware Deep Learning for Robust Perception and Control in Robotics" - 探讨了深度学习中的不确定性感知及其在机器人控制中的应用。 2. "Active Perception for Robotic Manipulation with Uncertainty Quantification" - 研究了主动感知在机器人操作中的应用，特别是在不确定性量化方面。 3. "Formal Verification of Neural Network Controlled Systems" - 专注于神经网络控制系统的正式验证技术。 4. "Conformal Prediction for Robust Robot Navigation" - 使用符合性预测来提高机器人导航的鲁棒性。