Vision-Language Interpreter for Robot Task Planning

📄 arXiv: 2311.00967v2 📥 PDF

作者: Keisuke Shirai, Cristian C. Beltran-Hernandez, Masashi Hamaya, Atsushi Hashimoto, Shohei Tanaka, Kento Kawaharazuka, Kazutoshi Tanaka, Yoshitaka Ushiku, Shinsuke Mori

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-11-02 (更新: 2024-02-20)

备注: ICRA 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多模态规划问题规范化方法以提升机器人任务规划能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态规划 视觉语言模型 符号规划 机器人任务规划 问题描述生成

📋 核心要点

  1. 现有的语言引导机器人规划方法在处理多模态输入时存在局限性，难以有效生成可供符号规划器使用的问题描述。
  2. 本文提出的视觉语言解释器（ViLaIn）通过结合语言指令和场景观察，生成机器可读的问题描述，以提升符号规划的准确性。
  3. 实验结果显示，ViLaIn在生成语法正确的问题方面超过99%的准确率，并且有效计划的生成准确率超过58%，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）正在加速语言引导的机器人规划器的发展，而符号规划器则提供了可解释性的优势。本文提出了一项新任务，旨在将这两种趋势结合起来，即多模态规划问题规范化。通过从语言指令和场景观察生成问题描述（PD），可以在语言引导框架中驱动符号规划器。我们提出了一个新的框架——视觉语言解释器（ViLaIn），该框架利用最先进的LLM和视觉语言模型生成PD，并能够通过符号规划器的错误信息反馈来优化生成的PD。实验结果表明，ViLaIn能够以超过99%的准确率生成语法正确的问题，并以超过58%的准确率生成有效的计划。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态输入下机器人任务规划中的问题描述生成挑战。现有方法在将语言指令与视觉信息结合时，往往无法生成符号规划器所需的机器可读格式，导致规划效率低下。

核心思路：ViLaIn框架通过利用最新的LLM和视觉语言模型，从语言指令和场景观察中生成问题描述（PD），并通过符号规划器的反馈不断优化生成结果。这样的设计使得生成的PD能够更好地适应符号规划器的需求。

技术框架：ViLaIn的整体架构包括输入模块（接收语言指令和视觉信息）、生成模块（生成问题描述）、反馈模块（接收符号规划器的错误信息）以及优化模块（基于反馈优化PD）。

关键创新：ViLaIn的主要创新在于将语言模型和视觉模型结合，形成一个闭环系统，通过反馈机制不断提升生成问题描述的质量。这一方法与传统的单一模型生成方法有本质区别。

关键设计：在设计中，ViLaIn采用了特定的损失函数来优化生成的PD，并在网络结构上结合了视觉特征提取和语言理解模块，以确保生成的PD既符合语法规则又能有效表达任务需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ViLaIn在生成语法正确的问题描述方面达到了超过99%的准确率，而有效计划的生成准确率超过58%。这些结果显示出ViLaIn在多模态规划问题规范化中的显著优势，相较于传统方法有了明显的提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、工业自动化和服务机器人等场景。在这些领域中，机器人需要根据自然语言指令和环境信息进行自主规划和执行任务。通过提升机器人对多模态输入的理解能力，ViLaIn能够显著提高机器人在复杂环境中的操作效率和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are accelerating the development of language-guided robot planners. Meanwhile, symbolic planners offer the advantage of interpretability. This paper proposes a new task that bridges these two trends, namely, multimodal planning problem specification. The aim is to generate a problem description (PD), a machine-readable file used by the planners to find a plan. By generating PDs from language instruction and scene observation, we can drive symbolic planners in a language-guided framework. We propose a Vision-Language Interpreter (ViLaIn), a new framework that generates PDs using state-of-the-art LLM and vision-language models. ViLaIn can refine generated PDs via error message feedback from the symbolic planner. Our aim is to answer the question: How accurately can ViLaIn and the symbolic planner generate valid robot plans? To evaluate ViLaIn, we introduce a novel dataset called the problem description generation (ProDG) dataset. The framework is evaluated with four new evaluation metrics. Experimental results show that ViLaIn can generate syntactically correct problems with more than 99\% accuracy and valid plans with more than 58\% accuracy. Our code and dataset are available at https://github.com/omron-sinicx/ViLaIn.