On the Vulnerability of LLM/VLM-Controlled Robotics

📄 arXiv: 2402.10340v5 📥 PDF

作者: Xiyang Wu, Souradip Chakraborty, Ruiqi Xian, Jing Liang, Tianrui Guan, Fuxiao Liu, Brian M. Sadler, Dinesh Manocha, Amrit Singh Bedi

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-02-15 (更新: 2025-03-07)

💡 一句话要点

揭示LLM/VLM控制机器人系统的输入敏感性脆弱性

🎯 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: 大型语言模型 视觉语言模型 机器人控制 输入模态 系统鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有LLM/VLM控制的机器人系统在输入变化时表现出高度敏感性，导致执行失败，亟需解决其脆弱性问题。
  2. 论文提出了一种数学模型来分析输入模态变化引发的误对齐问题，并设计了实证扰动策略以揭示这些脆弱性。
  3. 实验结果显示，简单的输入扰动使得两种代表性LLM/VLM控制机器人系统的任务执行成功率分别降低了22.2%和14.6%。

📝 摘要（中文）

本研究强调了集成大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的机器人系统在输入模态敏感性方面的脆弱性。尽管LLM/VLM控制的机器人在多项任务中表现出色，但其在轻微输入变化下的可靠性仍未得到充分探讨。研究表明，这些模型对指令或感知输入变化高度敏感，可能导致执行失败，产生严重的现实后果。我们分析了LLM/VLM控制机器人系统中的误对齐引发的脆弱性，并提出了数学模型来描述输入模态变化引起的失败模式。通过实验证明，简单的输入扰动会使任务执行成功率降低22.2%和14.6%。这些发现强调了输入模态鲁棒性的重要性，并激励进一步研究以确保先进LLM/VLM控制机器人系统的安全可靠部署。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决LLM/VLM控制机器人系统在输入模态变化下的脆弱性问题。现有方法未能充分探讨这些系统在轻微输入变化下的可靠性，导致潜在的执行失败和安全隐患。

核心思路：论文的核心思路是通过分析输入模态变化引发的误对齐问题，提出数学模型来描述失败模式，并通过实证扰动策略来验证这些脆弱性。这样的设计旨在揭示系统的敏感性，促进对输入模态鲁棒性的研究。

技术框架：整体架构包括输入模态的分析、数学模型的构建和实证实验三个主要模块。首先，分析输入变化对系统的影响；其次，建立数学模型描述失败模式；最后，通过实验验证模型的有效性。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了针对LLM/VLM控制机器人系统的输入模态变化的数学模型，并通过实证方法揭示了系统的脆弱性。这与现有方法的本质区别在于关注输入变化对系统执行的直接影响。

关键设计：在实验中，设置了不同类型的输入扰动，并设计了相应的评估指标来量化任务执行成功率的变化。具体的参数设置和损失函数设计旨在最大化对系统脆弱性的揭示。实验中使用的网络结构和模型配置也经过精心调整，以确保实验结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，简单的输入扰动导致两种代表性LLM/VLM控制机器人系统的任务执行成功率分别降低了22.2%和14.6%。这一发现强调了输入模态鲁棒性的重要性，为后续研究提供了重要的实验依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化制造、服务机器人和智能家居等场景。通过提高LLM/VLM控制机器人系统的输入模态鲁棒性，可以显著提升其在复杂环境中的安全性和可靠性，进而推动智能机器人技术的广泛应用和发展。

📄 摘要（原文）

In this work, we highlight vulnerabilities in robotic systems integrating large language models (LLMs) and vision-language models (VLMs) due to input modality sensitivities. While LLM/VLM-controlled robots show impressive performance across various tasks, their reliability under slight input variations remains underexplored yet critical. These models are highly sensitive to instruction or perceptual input changes, which can trigger misalignment issues, leading to execution failures with severe real-world consequences. To study this issue, we analyze the misalignment-induced vulnerabilities within LLM/VLM-controlled robotic systems and present a mathematical formulation for failure modes arising from variations in input modalities. We propose empirical perturbation strategies to expose these vulnerabilities and validate their effectiveness through experiments on multiple robot manipulation tasks. Our results show that simple input perturbations reduce task execution success rates by 22.2% and 14.6% in two representative LLM/VLM-controlled robotic systems. These findings underscore the importance of input modality robustness and motivate further research to ensure the safe and reliable deployment of advanced LLM/VLM-controlled robotic systems.