Temporal and Semantic Evaluation Metrics for Foundation Models in Post-Hoc Analysis of Robotic Sub-tasks

📄 arXiv: 2403.17238v2 📥 PDF

作者: Jonathan Salfity, Selma Wanna, Minkyu Choi, Mitch Pryor

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-03-25 (更新: 2025-04-01)

备注: 8 pages, 3 figures. IROS 2024 Submission

💡 一句话要点

提出自动化框架以解决机器人任务规划中的数据稀缺问题

🎯 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: 任务与运动规划 自动化框架 基础模型 机器人技术 数据稀缺 评估指标 语言监督 子任务分解

📋 核心要点

  1. 现有的任务与运动规划方法在训练过程中面临优质标注数据稀缺的挑战，限制了其广泛应用。
  2. 本文提出了一种自动化框架，利用基础模型的提示策略，将轨迹数据分解为时间和语言描述的子任务。
  3. 实验结果表明，所提框架在多个机器人环境中实现了90%以上的时间和语义相似性，显著提高了任务成功率。

📝 摘要（中文）

近年来，任务与运动规划（TAMP）领域的研究表明，基于语言监督的机器人轨迹控制策略训练能够显著提高任务成功率。然而，优质标注数据的稀缺成为了推广这些方法的主要障碍。为了解决这一问题，本文提出了一种自动化框架，通过利用最新的基础模型提示策略，将轨迹数据分解为时间限制和自然语言描述的子任务。我们还贡献了一种名为SIMILARITY的算法，生成两种新颖的评估指标：时间相似性和语义相似性，以评估自动标注框架的质量。实验结果显示，我们的框架在多个机器人环境中实现了90%以上的相似性得分，显著优于随机基线的30%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人任务与运动规划中因缺乏优质标注数据而导致的性能瓶颈。现有方法依赖于人工标注，效率低且难以扩展。

核心思路：通过自动化框架，将机器人轨迹数据分解为时间限制和自然语言描述的子任务，从而生成可用于训练的高质量数据。利用基础模型的提示策略，提升了子任务的描述质量。

技术框架：框架主要包括数据采集、子任务分解和评估三个模块。首先收集轨迹数据，然后通过基础模型进行子任务分解，最后使用SIMILARITY算法评估分解结果的质量。

关键创新：提出了时间相似性和语义相似性两种新颖的评估指标，能够有效衡量自动标注的准确性，填补了现有评估方法的空白。

关键设计：在算法设计中，采用了特定的损失函数以优化子任务的描述质量，并结合了多模态数据处理技术，以提高模型的泛化能力。通过大量实验验证了参数设置的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的框架在多个机器人环境中实现了90%以上的时间相似性和语义相似性，相较于随机基线的30%有显著提升，验证了方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化生产线和服务机器人等。通过构建大规模的语言监督数据集，可以显著提升机器人在复杂环境中的任务执行能力，推动机器人技术的广泛应用和发展。

📄 摘要（原文）

Recent works in Task and Motion Planning (TAMP) show that training control policies on language-supervised robot trajectories with quality labeled data markedly improves agent task success rates. However, the scarcity of such data presents a significant hurdle to extending these methods to general use cases. To address this concern, we present an automated framework to decompose trajectory data into temporally bounded and natural language-based descriptive sub-tasks by leveraging recent prompting strategies for Foundation Models (FMs) including both Large Language Models (LLMs) and Vision Language Models (VLMs). Our framework provides both time-based and language-based descriptions for lower-level sub-tasks that comprise full trajectories. To rigorously evaluate the quality of our automatic labeling framework, we contribute an algorithm SIMILARITY to produce two novel metrics, temporal similarity and semantic similarity. The metrics measure the temporal alignment and semantic fidelity of language descriptions between two sub-task decompositions, namely an FM sub-task decomposition prediction and a ground-truth sub-task decomposition. We present scores for temporal similarity and semantic similarity above 90%, compared to 30% of a randomized baseline, for multiple robotic environments, demonstrating the effectiveness of our proposed framework. Our results enable building diverse, large-scale, language-supervised datasets for improved robotic TAMP.