Talk Through It: End User Directed Manipulation Learning
作者: Carl Winge, Adam Imdieke, Bahaa Aldeeb, Dongyeop Kang, Karthik Desingh
分类: cs.RO
发布日期: 2024-02-19
💡 一句话要点
提出基于用户指令的机器人操作学习方法以解决任务多样性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人学习 用户指令 任务分解 强化学习 视觉-语言模型 个性化训练 工业机器人 家庭自动化
📋 核心要点
- 现有的机器人训练方法面临着在多种环境中执行多样化任务的巨大挑战，导致训练效率低下。
- 本研究提出了一种基于用户指令的选择性训练方法，使用户能够通过语言指导机器人执行特定任务，提升训练的灵活性和效率。
- 实验结果表明，所提方法在技能成功率上比基线方法提高了16%，并探索了使用视觉-语言模型进行任务分解的可能性。
📝 摘要（中文）
训练通用机器人代理是一项极具挑战性的任务，因为它需要在多种环境中执行大量不同的任务。我们提出了一种基于最终用户偏好的选择性训练方法。通过一个工厂模型，用户可以指示机器人执行低级动作（如“向左移动”），并利用语言收集演示以训练其家庭模型，完成特定的高级任务（如“打开上面的抽屉并将块放入其中”）。我们在RLBench环境中展示了这一分层机器人学习框架，结果显示技能成功率比基线方法提高了16%。此外，我们还探索了使用大型视觉-语言模型（VLM）Bard自动将任务分解为低级指令序列的可能性，尽管VLM未能将任务分解到最低级别，但在将高级任务分解为中级技能方面取得了良好结果。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决通用机器人训练中的任务多样性问题，现有方法往往无法有效应对用户特定需求的多样化任务，导致训练效率低下和适应性差。
核心思路：我们提出了一种基于最终用户指令的选择性训练方法，允许用户通过语言指令指导机器人执行低级动作，从而训练出符合其需求的高级任务模型。这样的设计使得机器人能够更好地适应用户的具体需求，提升了训练的灵活性。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是用户指令输入模块，用户通过语言指令指导机器人执行低级动作；其次是基于收集的演示数据训练的家庭模型，用于执行特定的高级任务。
关键创新：本研究的创新点在于引入了用户驱动的训练机制，使机器人能够根据用户的具体需求进行选择性训练，与现有方法相比，显著提升了机器人在特定任务上的表现。
关键设计：在技术细节上，我们设计了适应用户指令的低级动作集，并使用强化学习方法优化模型的训练过程，确保机器人能够有效学习并执行复杂的任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在技能成功率上比基线方法提高了16%。此外，虽然大型视觉-语言模型Bard未能将任务分解到最低级别，但在将高级任务分解为中级技能方面取得了良好效果，展示了该方法的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭自动化、工业机器人以及服务机器人等。通过允许用户直接参与训练过程，机器人能够更好地满足个性化需求，提升用户体验，未来可能在智能家居和个性化服务领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Training generalist robot agents is an immensely difficult feat due to the requirement to perform a huge range of tasks in many different environments. We propose selectively training robots based on end-user preferences instead. Given a factory model that lets an end user instruct a robot to perform lower-level actions (e.g. 'Move left'), we show that end users can collect demonstrations using language to train their home model for higher-level tasks specific to their needs (e.g. 'Open the top drawer and put the block inside'). We demonstrate this hierarchical robot learning framework on robot manipulation tasks using RLBench environments. Our method results in a 16% improvement in skill success rates compared to a baseline method. In further experiments, we explore the use of the large vision-language model (VLM), Bard, to automatically break down tasks into sequences of lower-level instructions, aiming to bypass end-user involvement. The VLM is unable to break tasks down to our lowest level, but does achieve good results breaking high-level tasks into mid-level skills. We have a supplemental video and additional results at talk-through-it.github.io.