RoboCodeX: Multimodal Code Generation for Robotic Behavior Synthesis
作者: Yao Mu, Junting Chen, Qinglong Zhang, Shoufa Chen, Qiaojun Yu, Chongjian Ge, Runjian Chen, Zhixuan Liang, Mengkang Hu, Chaofan Tao, Peize Sun, Haibao Yu, Chao Yang, Wenqi Shao, Wenhai Wang, Jifeng Dai, Yu Qiao, Mingyu Ding, Ping Luo
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2024-02-25
💡 一句话要点
提出RoboCodeX以解决机器人行为合成中的多模态代码生成问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人行为合成 多模态代码生成 树状结构 泛化能力 物理偏好 安全约束 智能机器人 多模态推理
📋 核心要点
- 现有方法在将高层次的多模态理解转化为具体的机器人动作时面临泛化能力不足的挑战。
- 提出的RoboCodeX框架通过将指令分解为对象中心的操作单元，结合代码生成技术来实现广泛的行为合成。
- 实验结果显示，RoboCodeX在多种操作和导航任务中表现优异，超越了现有的基线方法。
📝 摘要（中文）
机器人行为合成是理解多模态输入并生成精确物理控制的重要任务。尽管在高层理解中使用多模态大语言模型取得了一定成功，但将这些概念理解转化为详细的机器人动作仍然具有挑战性。本文提出了一种树状多模态代码生成框架RoboCodeX，旨在实现广泛的机器人行为合成。RoboCodeX将高层人类指令分解为多个以对象为中心的操作单元，考虑物理偏好如可用性和安全约束，并通过代码生成引入跨各种机器人平台的泛化能力。为增强概念与感知理解到控制命令的映射能力，收集了专门的多模态推理数据集进行预训练，并引入了迭代自我更新的方法进行监督微调。大量实验表明，RoboCodeX在四种不同的操作任务和一项导航任务上，在模拟器和真实机器人上均实现了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人行为合成中将多模态输入转化为具体控制命令的挑战。现有方法在泛化能力和细节生成方面存在不足，难以适应多样化的场景和任务。
核心思路：RoboCodeX通过树状结构将高层指令分解为多个对象中心的操作单元，结合物理偏好和安全约束，利用代码生成技术实现跨平台的泛化能力。这样的设计使得系统能够更好地理解和执行复杂的指令。
技术框架：RoboCodeX的整体架构包括数据收集、预训练、代码生成和自我更新四个主要模块。首先，收集多模态推理数据集用于预训练；然后，通过代码生成将指令转化为具体的操作；最后，利用自我更新机制进行监督微调，以提升模型性能。
关键创新：RoboCodeX的主要创新在于其树状结构的多模态代码生成框架，能够有效地将高层指令分解为可操作的单元，并引入泛化能力。这与传统方法的线性处理方式有本质区别。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡不同操作单元的生成质量，并优化了网络结构以适应多模态输入的特性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在四种不同的操作任务和一项导航任务中，RoboCodeX在模拟器和真实机器人上均实现了最先进的性能，显著超越了现有基线方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知）。
🎯 应用场景
RoboCodeX在机器人领域的潜在应用广泛，包括工业自动化、服务机器人和智能家居等场景。其能够有效理解和执行复杂指令的能力，将大幅提升机器人在实际环境中的适应性和灵活性，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Robotic behavior synthesis, the problem of understanding multimodal inputs and generating precise physical control for robots, is an important part of Embodied AI. Despite successes in applying multimodal large language models for high-level understanding, it remains challenging to translate these conceptual understandings into detailed robotic actions while achieving generalization across various scenarios. In this paper, we propose a tree-structured multimodal code generation framework for generalized robotic behavior synthesis, termed RoboCodeX. RoboCodeX decomposes high-level human instructions into multiple object-centric manipulation units consisting of physical preferences such as affordance and safety constraints, and applies code generation to introduce generalization ability across various robotics platforms. To further enhance the capability to map conceptual and perceptual understanding into control commands, a specialized multimodal reasoning dataset is collected for pre-training and an iterative self-updating methodology is introduced for supervised fine-tuning. Extensive experiments demonstrate that RoboCodeX achieves state-of-the-art performance in both simulators and real robots on four different kinds of manipulation tasks and one navigation task.