Toward General-Purpose Robots via Foundation Models: A Survey and Meta-Analysis
作者: Yafei Hu, Quanting Xie, Vidhi Jain, Jonathan Francis, Jay Patrikar, Nikhil Keetha, Seungchan Kim, Yaqi Xie, Tianyi Zhang, Hao-Shu Fang, Shibo Zhao, Shayegan Omidshafiei, Dong-Ki Kim, Ali-akbar Agha-mohammadi, Katia Sycara, Matthew Johnson-Roberson, Dhruv Batra, Xiaolong Wang, Sebastian Scherer, Chen Wang, Zsolt Kira, Fei Xia, Yonatan Bisk
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2023-12-14 (更新: 2024-10-01)
💡 一句话要点
综述：基于通用模型构建通用机器人，探讨现有模型应用及机器人专用模型构建
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 通用机器人 通用模型 机器人学习 迁移学习 预训练模型
📋 核心要点
- 现有机器人系统针对特定任务设计，需要大量标注数据，泛化能力差，难以应对真实场景中的分布偏移。
- 该综述探讨了如何将自然语言处理和计算机视觉领域的通用模型应用于机器人领域，并展望了机器人专用通用模型的构建。
- 论文提供通用模型在机器人技术中应用的通用公式，并建立了分类法来讨论当前利用通用模型进行机器人技术的工作。
📝 摘要（中文）
构建能够在任何环境中无缝操作、处理任何物体、并利用各种技能完成不同任务的通用机器人，一直是人工智能领域的一个长期目标。然而，目前大多数机器人系统都针对特定任务设计，在特定数据集上训练，并在特定环境中部署。这些系统需要大量标注数据和特定于任务的模型。当部署在真实场景中时，这些系统面临着泛化问题，并且难以对分布偏移保持鲁棒性。受到自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等研究领域中，网络规模、大容量预训练模型（即通用模型）令人印象深刻的开放集性能和内容生成能力的启发，本综述致力于探讨：（i）如何将NLP和CV中现有的通用模型应用于通用机器人领域，以及（ii）机器人专用通用模型会是什么样子。首先，我们提供了一个通用公式，描述了通用模型如何在机器人技术中使用，以及使通用机器人普遍适用的基本障碍。接下来，我们建立一个分类法，讨论当前探索利用现有通用模型进行机器人技术和开发专门为机器人技术定制的模型的工作。最后，我们讨论了使用通用模型来实现通用机器人系统的关键挑战和有希望的未来方向。我们鼓励读者查看我们的GitHub存储库，其中包含本综述中回顾的论文，以及用于开发机器人通用模型的相关项目和存储库。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人系统通常针对特定任务和环境设计，泛化能力不足，难以适应真实世界的复杂性和变化。它们依赖于大量标注数据和任务特定的模型，这限制了它们的应用范围和鲁棒性。因此，如何构建能够处理各种任务、适应不同环境的通用机器人是一个关键问题。
核心思路：借鉴自然语言处理和计算机视觉领域中通用模型的成功经验，探索如何将这些模型迁移到机器人领域，或者构建专门为机器人设计的通用模型。核心思想是利用大规模预训练模型强大的表征学习能力和泛化能力，从而减少对大量标注数据的依赖，并提高机器人在不同环境和任务中的适应性。
技术框架：该综述首先对通用模型在机器人领域的应用进行了通用公式化描述，然后建立了一个分类体系，对当前利用现有通用模型和开发机器人专用模型的工作进行了分类和讨论。具体的技术框架包括：1) 利用现有的NLP和CV通用模型，例如Transformer等，进行迁移学习或微调，以适应机器人任务；2) 构建机器人专用的通用模型，例如通过多模态数据（视觉、触觉、力觉等）的联合训练，学习机器人与环境交互的通用表征；3) 研究如何将通用模型与机器人控制算法相结合，实现端到端的机器人控制。
关键创新：该综述的关键创新在于：1) 系统性地总结了通用模型在机器人领域的应用现状和未来发展方向；2) 提出了一个通用公式，用于描述通用模型在机器人技术中的应用；3) 建立了一个分类体系，对当前的研究工作进行了分类和组织。
关键设计：该综述本身并没有提出新的算法或模型，而是对现有研究工作进行了梳理和总结。但是，它强调了以下关键设计方向：1) 如何选择合适的预训练模型，并进行有效的迁移学习；2) 如何设计适用于机器人任务的损失函数和训练策略；3) 如何将通用模型与机器人控制算法相结合，实现端到端的控制。
📊 实验亮点
该综述系统地总结了现有通用模型在机器人领域的应用，并指出了未来研究方向，例如：如何构建机器人专用的通用模型，如何将通用模型与机器人控制算法相结合，以及如何解决通用模型在机器人应用中面临的挑战。该综述为研究人员提供了一个全面的参考，并促进了通用机器人的发展。
🎯 应用场景
该研究为通用机器人的发展提供了理论指导和技术路线图，潜在应用领域包括：家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人、搜索救援机器人等。通过利用通用模型，机器人可以更好地理解和适应复杂环境，完成各种任务，从而提高生产效率和服务质量，并降低开发和维护成本。
📄 摘要（原文）
Building general-purpose robots that operate seamlessly in any environment, with any object, and utilizing various skills to complete diverse tasks has been a long-standing goal in Artificial Intelligence. However, as a community, we have been constraining most robotic systems by designing them for specific tasks, training them on specific datasets, and deploying them within specific environments. These systems require extensively-labeled data and task-specific models. When deployed in real-world scenarios, such systems face several generalization issues and struggle to remain robust to distribution shifts. Motivated by the impressive open-set performance and content generation capabilities of web-scale, large-capacity pre-trained models (i.e., foundation models) in research fields such as Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision (CV), we devote this survey to exploring (i) how these existing foundation models from NLP and CV can be applied to the field of general-purpose robotics, and also exploring (ii) what a robotics-specific foundation model would look like. We begin by providing a generalized formulation of how foundation models are used in robotics, and the fundamental barriers to making generalist robots universally applicable. Next, we establish a taxonomy to discuss current work exploring ways to leverage existing foundation models for robotics and develop ones catered to robotics. Finally, we discuss key challenges and promising future directions in using foundation models for enabling general-purpose robotic systems. We encourage readers to view our living GitHub repository 2 of resources, including papers reviewed in this survey, as well as related projects and repositories for developing foundation models for robotics.