Foundation Models in Robotics: Applications, Challenges, and the Future
作者: Roya Firoozi, Johnathan Tucker, Stephen Tian, Anirudha Majumdar, Jiankai Sun, Weiyu Liu, Yuke Zhu, Shuran Song, Ashish Kapoor, Karol Hausman, Brian Ichter, Danny Driess, Jiajun Wu, Cewu Lu, Mac Schwager
分类: cs.RO
发布日期: 2023-12-13
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述性研究：探索具身智能中预训练大模型应用、挑战与未来方向
🎯 匹配领域: 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 具身智能 大模型 预训练模型 深度学习 自主系统 视觉语言模型
📋 核心要点
- 传统机器人深度学习模型依赖于特定任务的小数据集，泛化能力受限，难以适应多样化场景。
- 本文探讨利用互联网规模数据预训练的大模型，提升机器人感知、决策和控制能力，实现零样本泛化。
- 综述现有研究，分析大模型在机器人领域的应用挑战，并展望未来发展方向，例如数据稀缺、安全性和实时性。
📝 摘要（中文）
本文调研了预训练大模型在机器人领域的应用。传统的机器人深度学习模型通常在为特定任务定制的小型数据集上训练，这限制了它们在不同应用中的适应性。相比之下，在大规模互联网数据上预训练的大模型似乎具有更强的泛化能力，并且在某些情况下，展现出对训练数据中未出现的问题的零样本解决能力。大模型有潜力增强机器人自主系统的各个组成部分，从感知到决策和控制。例如，大型语言模型可以生成代码或提供常识推理，而视觉-语言模型可以实现开放词汇的视觉识别。然而，仍然存在重大的开放研究挑战，特别是在机器人相关训练数据的稀缺性、安全保证和不确定性量化以及实时执行方面。本文研究了最近使用或构建大模型来解决机器人问题的论文，探讨了大模型如何提高机器人在感知、决策和控制领域的性能，讨论了阻碍大模型在机器人自主系统中应用的挑战，并为未来的发展提供了机会和潜在途径。
🔬 方法详解
问题定义：当前机器人深度学习模型面临数据匮乏和泛化能力不足的挑战。传统方法依赖于特定任务的小规模数据集，难以适应复杂多变的真实环境。此外，安全性和实时性也是机器人应用的关键瓶颈。
核心思路：利用在海量互联网数据上预训练的大模型，例如大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM），为机器人提供更强的泛化能力、常识推理和开放词汇视觉识别能力。核心在于将大模型的知识迁移到机器人任务中，克服数据稀缺问题。
技术框架：该综述分析了现有研究中大模型在机器人感知、决策和控制三个主要领域的应用。感知方面，VLM用于开放词汇的目标检测和场景理解；决策方面，LLM用于生成任务规划和代码；控制方面，大模型用于学习运动策略和模仿学习。整体框架围绕如何利用大模型增强机器人自主性展开。
关键创新：关键创新在于将互联网规模数据上训练的大模型迁移到机器人领域，利用其强大的表征学习能力和泛化能力，解决机器人数据稀缺和环境复杂性问题。与传统方法相比，大模型能够实现零样本或少样本学习，显著提升机器人的适应性和智能化水平。
关键设计：论文本身是综述，没有提出新的模型结构或算法。但综述中讨论的论文涉及多种关键设计，例如：使用Transformer架构的VLM进行视觉特征提取和语言理解；使用强化学习或模仿学习训练机器人控制策略；设计合适的prompt工程，引导LLM生成有效的任务规划和代码。
📊 实验亮点
该论文是一篇综述性文章，主要贡献在于总结了当前大模型在机器人领域的应用现状、挑战和未来方向。它没有提供具体的实验数据，而是通过分析大量相关论文，指出了大模型在机器人感知、决策和控制方面的潜力，并强调了数据稀缺、安全性和实时性等关键挑战。该综述为后续研究提供了重要的参考和指导。
🎯 应用场景
该研究对机器人领域的潜在应用包括：智能家居服务机器人、工业自动化机器人、自动驾驶汽车、医疗机器人等。大模型能够提升机器人在复杂环境中的感知、推理和决策能力，使其能够更好地理解人类指令、适应未知环境和完成复杂任务，从而提高生产效率和服务质量，并降低人工成本。
📄 摘要（原文）
We survey applications of pretrained foundation models in robotics. Traditional deep learning models in robotics are trained on small datasets tailored for specific tasks, which limits their adaptability across diverse applications. In contrast, foundation models pretrained on internet-scale data appear to have superior generalization capabilities, and in some instances display an emergent ability to find zero-shot solutions to problems that are not present in the training data. Foundation models may hold the potential to enhance various components of the robot autonomy stack, from perception to decision-making and control. For example, large language models can generate code or provide common sense reasoning, while vision-language models enable open-vocabulary visual recognition. However, significant open research challenges remain, particularly around the scarcity of robot-relevant training data, safety guarantees and uncertainty quantification, and real-time execution. In this survey, we study recent papers that have used or built foundation models to solve robotics problems. We explore how foundation models contribute to improving robot capabilities in the domains of perception, decision-making, and control. We discuss the challenges hindering the adoption of foundation models in robot autonomy and provide opportunities and potential pathways for future advancements. The GitHub project corresponding to this paper (Preliminary release. We are committed to further enhancing and updating this work to ensure its quality and relevance) can be found here: https://github.com/robotics-survey/Awesome-Robotics-Foundation-Models