賦能：具身多角色開放詞彙規劃與線上基礎化和執行

Keskeiset käsitteet

本文介紹了一種名為 EMPOWER 的機器人任務規劃框架，該框架利用預先訓練好的基礎模型和多角色機制，在真實環境中進行開放詞彙的線上基礎化和規劃，從而提高機器人執行複雜任務的成功率。

Tiivistelmä

EMPOWER：賦能具身多角色開放詞彙規劃與線上基礎化和執行

簡介

本文介紹了一種名為 EMPOWER 的機器人任務規劃框架，旨在解決機器人在真實環境中執行任務所面臨的挑戰。這些挑戰主要源於三個方面：難以確定實現目標所需步驟的基礎化序列；缺乏高級動作與低級命令之間的標準化映射；以及在機器人硬體資源有限的情況下，難以維持較低的計算開銷。

EMPOWER 架構

EMPOWER 框架利用先進的基礎模型和雲端服務，為有效的動作基礎化創建了一個開放詞彙的世界表示，並利用多角色提示技術在複雜場景中生成合理的計劃。該框架主要由三個模組組成：

• **多角色規劃器：**該模組由三個代理組成：語義知識挖掘代理 (SMK)、基礎化知識挖掘代理 (GMK) 和規劃代理 (P)。SMK 負責獲取場景中物件之間的語義關係；GMK 專注於通過基礎化與任務相關的物件來描述環境；P 負責生成完成任務所需的動作序列。
• **開放詞彙基礎化：**該模組使用開放詞彙物件檢測器（如 YOLO-World）和實例分割模型（如 EfficientViT-SAM）來識別和定位場景中的物件，並將其與高級計劃中的動作相關聯。
• **計劃執行器：**該模組將高級計劃中的動作映射到機器人可執行的低級動作，並利用機器人的感知和運動控制能力來執行這些動作。

實驗結果

作者使用 TIAGo 機器人在實驗室環境中對 EMPOWER 框架進行了評估。實驗結果表明，與單角色架構相比，多角色架構在六個具有挑戰性的用例中實現了更高的平均成功率（73% vs. 34%）。

結論

EMPOWER 框架為解決真實世界機器人規劃挑戰提供了一種有效的解決方案。通過利用高效的預先訓練好的基礎模型和多角色結構，該框架能夠在資源受限的機器人平台上實現實時的開放詞彙基礎化和規劃。

Tilastot

多角色架構的平均成功率為 73%。
單角色架構的平均成功率為 34%。

Lainaukset

Tärkeimmät oivallukset

EMPOWER: Embodied Multi-role Open-vocabulary Planning with Online Grounding and Execution

by Francesco Ar... klo arxiv.org 10-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.17379.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

EMPOWER 框架如何應對動態環境中的變化和不確定性？

EMPOWER 框架主要透過以下機制來應對動態環境的變化和不確定性：

線上接地（Online Grounding）: EMPOWER 並非依賴預先建立好的環境模型，而是透過線上接地技術，根據機器人當下感知到的環境資訊，實時地將高階計畫中的動作與環境中的物件和位置聯繫起來。這使得機器人能夠適應環境中物件的位置、狀態變化，例如即使物體被移動過，機器人仍然可以根據最新的感知資訊找到它。

循環執行和回饋機制: 雖然論文中沒有明確說明，但一個成功的機器人系統通常需要具備循環執行和回饋機制。這意味著機器人會在執行計畫的過程中持續感知環境，並根據感知到的變化調整動作。例如，如果機器人在移動抓取物體時遇到障礙物，它應該能夠透過回饋機制調整路徑或重新規劃動作。

開放詞彙（Open-vocabulary）: 開放詞彙能力讓 EMPOWER 可以處理環境中出現的新物件或新指令，而不需要事先知道所有可能的物件和指令。這對於應對動態環境中出現的新情況至關重要。

然而，EMPOWER 框架也存在一些局限性：

對感知系統的高度依賴: 線上接地技術高度依賴機器人的感知系統，如果感知系統出現錯誤或無法準確識別環境變化，EMPOWER 的效能就會受到影響。
缺乏長期規劃能力: EMPOWER 主要關注當下任務的規劃和執行，缺乏對未來事件的預測和長期規劃能力。這在高度動態的環境中可能會限制機器人的效率和應變能力。
總而言之，EMPOWER 框架透過線上接地、開放詞彙等技術，在一定程度上應對了動態環境的挑戰。但要進一步提升機器人在動態環境中的表現，還需要進一步研究更強健的感知系統、循環執行和回饋機制，以及長期規劃能力。

如果機器人無法訪問雲端服務，EMPOWER 框架的性能會受到怎樣的影響？

EMPOWER 框架 heavily relies on 雲端服務，尤其是大型語言模型（LLM）GPT-4V 和 GPT-3.5 的推理能力。如果機器人無法訪問雲端服務，將會面臨以下幾個方面的影響：

無法進行語義理解和規劃: EMPOWER 使用 GPT-4V 和 GPT-3.5 分別進行語義知識挖掘、環境描述和動作規劃。如果無法訪問雲端服務，機器人將失去這些核心功能，無法理解任務指令、分析環境資訊以及生成可執行的動作序列。

開放詞彙能力受限: EMPOWER 的開放詞彙能力部分依賴於雲端服務提供的知識庫和模型。離線狀態下，機器人只能處理預先定義好的有限詞彙，無法處理新出現的物件或指令。

運算效能下降: 雖然論文中提到 EMPOWER 框架在沒有 GPU 的情況下也能夠在 TIAGo 機器人上運行，但這是基於雲端服務提供 LLM 推理能力的前提下。如果需要在本地運行 LLM，以機器人有限的計算資源，其運算速度和效率將大幅下降，難以滿足實時性要求。

為了在無法訪問雲端服務的情況下保持 EMPOWER 框架的運作，可以考慮以下解決方案：

使用輕量級模型: 探索使用輕量級的 LLM 或其他機器學習模型替代 GPT-4V 和 GPT-3.5，並在機器人本地運行，以減少對雲端服務的依賴。
預先儲存必要知識: 將常見任務、物件和環境資訊預先儲存在機器人本地，以便在離線狀態下進行查詢和推理。
開發混合架構: 設計一種混合架構，在可以訪問雲端服務時充分利用雲端資源，而在離線狀態下則使用本地資源維持基本功能。
總之，無法訪問雲端服務將會嚴重影響 EMPOWER 框架的性能和功能。未來需要開發更輕量級的模型、更有效的本地知識儲存和推理方法，以及更靈活的混合架構，才能讓 EMPOWER 框架在各種網路環境下都能夠穩定可靠地運作。

開放詞彙規劃的發展將如何影響機器人在人類社會中的應用？

開放詞彙規劃的發展將為機器人在人類社會中的應用帶來革命性的影響，主要體現在以下幾個方面：

更廣泛的應用領域: 傳統機器人受限於預先定義的指令和物件，只能應用於特定場景。開放詞彙規劃讓機器人能夠理解和執行更廣泛的指令，處理更多類型的物件，從而拓展到更多應用領域，例如：

家庭服務: 機器人可以根據自然語言指令完成更複雜的家務，例如“幫我把客廳收拾乾淨”，“把玩具放到紅色的箱子裡”。
醫療護理: 機器人可以協助醫生和護士完成更多護理工作，例如“把手術器械遞給我”，“幫病人量一下血壓”。
教育娛樂: 機器人可以作為教學助手或玩伴，與人類進行更自然、更豐富的互動。

更自然的互動方式: 開放詞彙規劃讓機器人可以理解人類的自然語言，而不需要將指令轉換成機器語言。這將使得人機互動更加自然、直觀，降低使用門檻，讓更多人可以輕鬆使用機器人。

更强的適應能力: 開放詞彙規劃讓機器人能夠處理未知環境和新任務，例如在面對新物件或新指令時，機器人可以透過與人類互動或線上學習的方式理解其含義，並完成任務。這將使得機器人更具適應能力，更能滿足人類社會的多樣化需求。

促進機器人產業發展: 開放詞彙規劃技術的發展將推動機器人軟硬體的進步，例如更強大的處理器、更靈敏的感測器、更智能的算法等。這將促進機器人產業的快速發展，創造更多就業機會，推動經濟增長。

然而，開放詞彙規劃的發展也帶來了一些挑戰：

安全性: 開放詞彙規劃讓機器人可以理解和執行更廣泛的指令，但也增加了潛在的安全風險。例如，機器人可能會被誤導或利用，執行一些危險的動作。
倫理道德: 開放詞彙規劃讓機器人更像人類，但也引發了一些倫理道德問題，例如機器人的權利和責任，以及人類與機器人之間的關係。
總而言之，開放詞彙規劃的發展將為機器人在人類社會中的應用帶來巨大的机遇和挑戰。我們需要在發展技術的同時，也要關注其潛在的風險，並制定相應的規範和標準，確保機器人安全、可靠、負責任地為人類服務。