RoboVQA: Multimodal Long-Horizon Reasoning for Robotics
作者: Pierre Sermanet, Tianli Ding, Jeffrey Zhao, Fei Xia, Debidatta Dwibedi, Keerthana Gopalakrishnan, Christine Chan, Gabriel Dulac-Arnold, Sharath Maddineni, Nikhil J Joshi, Pete Florence, Wei Han, Robert Baruch, Yao Lu, Suvir Mirchandani, Peng Xu, Pannag Sanketi, Karol Hausman, Izhak Shafran, Brian Ichter, Yuan Cao
分类: cs.RO
发布日期: 2023-11-01
💡 一句话要点
提出RoboVQA以解决机器人长时间推理问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长时间推理 多模态数据 数据收集 视觉问答 机器人技术
📋 核心要点
- 现有方法在长时间推理和多模态数据收集方面存在效率低下和数据多样性不足的问题。
- 论文提出了一种新颖的自下而上数据收集方案，结合机器人和人类形态，以提高数据的多样性和收集效率。
- 实验结果显示，RoboVQA-VideoCoCa模型在多项任务中表现优异，干预率比现有的零样本视觉语言模型低46%，且视频VLM的平均错误率降低了19%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种可扩展的自下而上数据收集方案，旨在实现高水平的长时间和中等时间推理，且其吞吐量比传统的自上而下逐步收集方法高出2.2倍。通过在三个办公楼内执行用户请求，结合多种机器人和人类形态收集真实数据。研究表明，基于所有形态训练的模型在机器人任务上表现优于仅基于机器人数据训练的模型。此外，利用较便宜的人类收集与机器人收集相结合的方式，能在固定的收集预算下获得更好的效果。我们发布了一个名为RoboVQA的大型多样化数据集，包含829,502对（视频，文本），用于机器人视觉问答。通过引入干预机制，评估真实机器人实验，使得任务能够完成，尽管存在不完美的情况，仍可在人工监督下部署。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在长时间推理任务中的数据收集效率低和多样性不足的问题。现有方法往往依赖于自上而下的逐步收集，导致吞吐量低和数据单一。
核心思路：提出了一种自下而上的数据收集方案，利用机器人和人类的多种形态进行真实场景的数据收集，以提高数据的多样性和收集效率。通过这种方式，能够在固定预算下更有效地利用人类和机器人资源。
技术框架：整体架构包括数据收集、模型训练和评估三个主要模块。数据收集阶段在多个办公楼内执行用户请求，模型训练阶段使用收集到的多模态数据进行训练，评估阶段通过干预机制确保任务的完成。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了结合人类和机器人收集的混合数据收集策略，显著提高了数据的多样性和模型的泛化能力。这一方法与传统的单一数据收集方式形成了鲜明对比。
关键设计：在模型训练中，采用了视频条件模型RoboVQA-VideoCoCa，并设计了特定的损失函数以优化多模态输入的融合效果。同时，干预机制的引入使得模型在执行任务时能够进行实时调整，确保任务的顺利完成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RoboVQA-VideoCoCa模型在多项任务中表现优异，其干预率比零样本视觉语言模型低46%，并且视频VLM在所有视觉问答任务中的平均错误率降低了19%。这些结果显示了新方法在长时间推理任务中的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、服务机器人和工业自动化等场景。通过提升机器人在复杂环境中的推理能力，RoboVQA能够在实际应用中提供更高效的任务执行和人机协作，未来可能推动机器人技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
We present a scalable, bottom-up and intrinsically diverse data collection scheme that can be used for high-level reasoning with long and medium horizons and that has 2.2x higher throughput compared to traditional narrow top-down step-by-step collection. We collect realistic data by performing any user requests within the entirety of 3 office buildings and using multiple robot and human embodiments. With this data, we show that models trained on all embodiments perform better than ones trained on the robot data only, even when evaluated solely on robot episodes. We find that for a fixed collection budget it is beneficial to take advantage of cheaper human collection along with robot collection. We release a large and highly diverse (29,520 unique instructions) dataset dubbed RoboVQA containing 829,502 (video, text) pairs for robotics-focused visual question answering. We also demonstrate how evaluating real robot experiments with an intervention mechanism enables performing tasks to completion, making it deployable with human oversight even if imperfect while also providing a single performance metric. We demonstrate a single video-conditioned model named RoboVQA-VideoCoCa trained on our dataset that is capable of performing a variety of grounded high-level reasoning tasks in broad realistic settings with a cognitive intervention rate 46% lower than the zero-shot state of the art visual language model (VLM) baseline and is able to guide real robots through long-horizon tasks. The performance gap with zero-shot state-of-the-art models indicates that a lot of grounded data remains to be collected for real-world deployment, emphasizing the critical need for scalable data collection approaches. Finally, we show that video VLMs significantly outperform single-image VLMs with an average error rate reduction of 19% across all VQA tasks. Data and videos available at https://robovqa.github.io