MResT: Multi-Resolution Sensing for Real-Time Control with Vision-Language Models

📄 arXiv: 2401.14502v1 📥 PDF

作者: Saumya Saxena, Mohit Sharma, Oliver Kroemer

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-01-25

备注: CoRL'23, Project website: http://tinyurl.com/multi-res-realtime-control

💡 一句话要点

提出MResT框架以提升机器人视觉语言模型的实时控制能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多分辨率感知 实时控制 视觉语言模型 机器人操作 多任务学习 智能决策 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人操作任务中对多种传感器信息的利用不足，导致反应速度和精确度受限。
  2. MResT框架通过结合多空间和时间分辨率的传感信息，学习语言条件的多任务策略，以实现实时控制。
  3. 实验结果表明，MResT在粗略、精确和动态操作任务中性能提升显著，平均提高2倍，且具备良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本研究利用多种空间和时间分辨率的传感技术，提升机器人操作任务的性能。多空间分辨率传感提供不同空间尺度的分层信息，支持粗略与精确的动作；而多时间分辨率传感则使得智能体具备高反应性和实时控制能力。我们提出的MResT（多分辨率变换器）框架，旨在学习通用的语言条件多任务策略，利用不同分辨率的传感信息，通过不同容量的网络有效执行实时控制任务。通过在三个领域（粗略、精确和动态操作任务）进行广泛实验，我们的方案在性能上显著优于现有多任务基线，平均提升达2倍，并且对目标物体的视觉和几何变化具有良好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有机器人操作任务中对多种传感器信息利用不足的问题，导致反应速度和精确度的局限性。

核心思路：提出MResT框架，通过结合多空间和时间分辨率的传感信息，学习语言条件的多任务策略，以实现更高效的实时控制。

技术框架：MResT框架包括多个模块，首先利用预训练的视觉-语言模型处理低频全局特征，然后结合小型非预训练模型适应高频局部反馈，形成一个层次化的控制系统。

关键创新：MResT的核心创新在于其多分辨率传感的结合，能够同时处理粗略和精确的操作任务，显著提升了反应速度和控制精度，与现有方法相比具有本质区别。

关键设计：在网络结构上，MResT采用了不同容量的网络以适应不同分辨率的输入，同时设计了适应性损失函数，以优化多任务学习的效果。通过这种设计，MResT能够有效整合多种传感信息，提升任务执行的灵活性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，MResT框架在粗略、精确和动态操作任务中表现出显著的性能提升，平均提高达2倍，超越了现有的多任务基线。此外，该方法在面对目标物体的视觉和几何变化时，展现出良好的泛化能力，证明了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

MResT框架在机器人操作、自动化制造、智能家居等领域具有广泛的应用潜力。通过提升机器人对环境的感知和反应能力，该研究能够推动智能机器人在复杂动态环境中的应用，提升其自主决策和操作的效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Leveraging sensing modalities across diverse spatial and temporal resolutions can improve performance of robotic manipulation tasks. Multi-spatial resolution sensing provides hierarchical information captured at different spatial scales and enables both coarse and precise motions. Simultaneously multi-temporal resolution sensing enables the agent to exhibit high reactivity and real-time control. In this work, we propose a framework, MResT (Multi-Resolution Transformer), for learning generalizable language-conditioned multi-task policies that utilize sensing at different spatial and temporal resolutions using networks of varying capacities to effectively perform real time control of precise and reactive tasks. We leverage off-the-shelf pretrained vision-language models to operate on low-frequency global features along with small non-pretrained models to adapt to high frequency local feedback. Through extensive experiments in 3 domains (coarse, precise and dynamic manipulation tasks), we show that our approach significantly improves (2X on average) over recent multi-task baselines. Further, our approach generalizes well to visual and geometric variations in target objects and to varying interaction forces.