ManipLLM: Embodied Multimodal Large Language Model for Object-Centric Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2312.16217v1 📥 PDF

作者: Xiaoqi Li, Mingxu Zhang, Yiran Geng, Haoran Geng, Yuxing Long, Yan Shen, Renrui Zhang, Jiaming Liu, Hao Dong

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-12-24

💡 一句话要点

提出ManipLLM，利用多模态大语言模型增强机器人操作的泛化性和稳定性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 多模态大语言模型 具身智能 泛化能力 测试时自适应

📋 核心要点

  1. 现有基于学习的机器人操作方法在模拟器中训练，类别有限，难以泛化到广泛的类别。
  2. ManipLLM利用多模态大语言模型（MLLM）的推理能力，通过微调适配器赋予其操作能力，提升泛化性。
  3. 通过对象类别理解、可供性先验推理和对象中心姿态预测等微调，以及测试时自适应，ManipLLM在模拟和真实世界中表现出良好性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种创新的机器人操作方法ManipLLM，该方法利用多模态大语言模型（MLLM）强大的推理能力来增强操作的稳定性和泛化性。通过微调注入的适配器，保留MLLM固有的常识和推理能力，同时赋予其操作能力。核心思想在于引入了一种微调范式，包括对象类别理解、可供性先验推理和以对象为中心的姿态预测，以激发MLLM在操作中的推理能力。在推理过程中，该方法利用RGB图像和文本提示，以思维链的方式预测末端执行器的姿态。在建立初始接触后，引入主动阻抗自适应策略，以闭环方式规划后续路径点。此外，在真实世界中，设计了一种用于操作的测试时自适应（TTA）策略，使模型能够更好地适应当前的真实场景配置。模拟器和真实世界的实验表明了ManipLLM的良好性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于学习的机器人操作方法，通常在模拟环境中针对特定对象类别进行训练，导致模型在面对真实世界中种类繁多的对象时，泛化能力不足。此外，精确预测接触点和末端执行器的方向对于操作的成功至关重要，而现有方法难以准确实现。

核心思路：ManipLLM的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）强大的常识推理和泛化能力，将其应用于机器人操作任务。通过将视觉信息（RGB图像）和文本提示输入MLLM，并进行针对性的微调，使MLLM能够理解对象类别、推理可供性先验，并预测末端执行器的姿态，从而实现更稳定和泛化的操作。

技术框架：ManipLLM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多模态大语言模型（MLLM）：作为核心推理引擎，负责接收视觉和文本输入，并输出末端执行器的姿态预测。2) 微调适配器：用于将MLLM的知识迁移到机器人操作任务中，通过对象类别理解、可供性先验推理和对象中心姿态预测等任务进行微调。3) 闭环控制：在建立初始接触后，采用主动阻抗自适应策略，以闭环方式规划后续路径点，提高操作的鲁棒性。4) 测试时自适应（TTA）：在真实世界中，通过TTA策略使模型能够更好地适应当前的真实场景配置。

关键创新：ManipLLM的关键创新在于：1) 将多模态大语言模型（MLLM）引入机器人操作领域，利用其强大的推理能力提升泛化性。2) 提出了一种新的微调范式，包括对象类别理解、可供性先验推理和对象中心姿态预测，有效激发了MLLM在操作中的推理能力。3) 设计了一种测试时自适应（TTA）策略，使模型能够更好地适应真实世界的场景。

关键设计：在微调阶段，采用了对象类别理解、可供性先验推理和对象中心姿态预测等多项任务，并设计了相应的损失函数来指导模型的学习。具体而言，对象类别理解任务旨在让模型识别图像中的对象类别；可供性先验推理任务旨在让模型理解不同对象的可操作区域；对象中心姿态预测任务旨在让模型预测末端执行器相对于对象的姿态。在闭环控制中，采用了主动阻抗自适应策略，根据接触力的大小动态调整阻抗参数，以提高操作的鲁棒性。测试时自适应（TTA）策略则通过在线更新模型参数，使模型能够更好地适应当前的真实场景配置。

📊 实验亮点

实验结果表明，ManipLLM在模拟环境和真实世界中均取得了良好的性能。在模拟环境中，ManipLLM在多种对象类别上的操作成功率显著高于基线方法。在真实世界中，通过测试时自适应（TTA）策略，ManipLLM能够更好地适应真实场景，操作成功率也得到了显著提升。具体数据可以在论文的实验部分找到。

🎯 应用场景

ManipLLM具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人中，可以帮助机器人完成各种日常操作任务，如物品抓取、放置、组装等。在工业自动化领域，可以用于柔性制造，使机器人能够适应不同种类和形状的工件。此外，在医疗机器人领域，可以用于辅助医生进行手术操作，提高手术的精度和安全性。该研究的实际价值在于提高了机器人操作的泛化性和鲁棒性，未来有望推动机器人技术在各个领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Robot manipulation relies on accurately predicting contact points and end-effector directions to ensure successful operation. However, learning-based robot manipulation, trained on a limited category within a simulator, often struggles to achieve generalizability, especially when confronted with extensive categories. Therefore, we introduce an innovative approach for robot manipulation that leverages the robust reasoning capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs) to enhance the stability and generalization of manipulation. By fine-tuning the injected adapters, we preserve the inherent common sense and reasoning ability of the MLLMs while equipping them with the ability for manipulation. The fundamental insight lies in the introduced fine-tuning paradigm, encompassing object category understanding, affordance prior reasoning, and object-centric pose prediction to stimulate the reasoning ability of MLLM in manipulation. During inference, our approach utilizes an RGB image and text prompt to predict the end effector's pose in chain of thoughts. After the initial contact is established, an active impedance adaptation policy is introduced to plan the upcoming waypoints in a closed-loop manner. Moreover, in real world, we design a test-time adaptation (TTA) strategy for manipulation to enable the model better adapt to the current real-world scene configuration. Experiments in simulator and real-world show the promising performance of ManipLLM. More details and demonstrations can be found at https://sites.google.com/view/manipllm.