OK-Robot: What Really Matters in Integrating Open-Knowledge Models for Robotics
作者: Peiqi Liu, Yaswanth Orru, Jay Vakil, Chris Paxton, Nur Muhammad Mahi Shafiullah, Lerrel Pinto
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-01-22 (更新: 2024-02-29)
备注: Github repo: https://github.com/ok-robot/ok-robot
💡 一句话要点
提出OK-Robot以解决机器人领域开放知识集成问题
🎯 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)
关键词: 开放知识 机器人技术 视觉-语言模型 导航系统 抓取原语 移动操控 智能家居 多模态集成
📋 核心要点
- 现有机器人应用在识别、导航和抓取等基本能力上取得进展，但通用应用仍然滞后，缺乏有效的集成解决方案。
- 本文提出的OK-Robot框架结合了视觉-语言模型、导航和抓取原语，旨在实现无需训练的拾取和放置操作。
- 实验结果表明，OK-Robot在开放式拾取和放置任务中取得58.5%的成功率，在整洁环境中更是提升至82%，显著优于以往工作。
📝 摘要（中文）
近年来，视觉、语言和机器人领域取得了显著进展，尽管如此，通用机器人应用仍然滞后。本文提出了一种新的开放知识基础的机器人框架OK-Robot，通过结合视觉-语言模型、导航原语和抓取原语，提供了一种无需训练的集成解决方案。我们在10个真实家庭环境中评估了OK-Robot的性能，结果显示其在开放式拾取和放置任务中成功率达58.5%，在整洁环境中更是提升至82%。最重要的发现是，细节在将开放知识系统与机器人模块结合时起着至关重要的作用。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决当前机器人应用在开放知识集成方面的不足，尤其是在无需训练的情况下实现高效的拾取和放置操作。现有方法往往依赖于复杂的训练过程，限制了其通用性和适用性。
核心思路：OK-Robot框架通过将视觉-语言模型与导航和抓取原语相结合，提供了一种系统化的解决方案，旨在简化机器人操作的复杂性，提升其在真实环境中的应用能力。
技术框架：该框架包括三个主要模块：视觉-语言模型用于对象检测，导航原语用于移动控制，抓取原语用于物体操控。通过这些模块的协同工作，OK-Robot能够实现高效的拾取和放置操作。
关键创新：OK-Robot的最大创新在于其系统优先的方法，强调了在集成开放知识系统时细节的重要性。这种设计使得框架能够在多种环境中表现出色，超越了以往方法的局限。
关键设计：在技术细节方面，OK-Robot的设计考虑了不同环境的复杂性，采用了适应性强的参数设置和损失函数，以确保在各种场景下的稳定性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，OK-Robot在开放式拾取和放置任务中取得58.5%的成功率，显著优于以往工作，提升幅度接近1.8倍。在整洁环境中，成功率更是提高至82%，展现了其在实际应用中的强大能力。
🎯 应用场景
OK-Robot的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在家庭服务机器人、物流自动化和智能制造等领域。通过简化机器人操作流程，该框架能够提升机器人在复杂环境中的适应能力，推动智能机器人技术的普及与应用。
📄 摘要（原文）
Remarkable progress has been made in recent years in the fields of vision, language, and robotics. We now have vision models capable of recognizing objects based on language queries, navigation systems that can effectively control mobile systems, and grasping models that can handle a wide range of objects. Despite these advancements, general-purpose applications of robotics still lag behind, even though they rely on these fundamental capabilities of recognition, navigation, and grasping. In this paper, we adopt a systems-first approach to develop a new Open Knowledge-based robotics framework called OK-Robot. By combining Vision-Language Models (VLMs) for object detection, navigation primitives for movement, and grasping primitives for object manipulation, OK-Robot offers a integrated solution for pick-and-drop operations without requiring any training. To evaluate its performance, we run OK-Robot in 10 real-world home environments. The results demonstrate that OK-Robot achieves a 58.5% success rate in open-ended pick-and-drop tasks, representing a new state-of-the-art in Open Vocabulary Mobile Manipulation (OVMM) with nearly 1.8x the performance of prior work. On cleaner, uncluttered environments, OK-Robot's performance increases to 82%. However, the most important insight gained from OK-Robot is the critical role of nuanced details when combining Open Knowledge systems like VLMs with robotic modules. Videos of our experiments and code are available on our website: https://ok-robot.github.io