Closed-Loop Open-Vocabulary Mobile Manipulation with GPT-4V
作者: Peiyuan Zhi, Zhiyuan Zhang, Yu Zhao, Muzhi Han, Zeyu Zhang, Zhitian Li, Ziyuan Jiao, Baoxiong Jia, Siyuan Huang
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-04-16 (更新: 2025-03-07)
备注: 6 pages, Accepted at 2025 IEEE ICRA, website: https://come-robot.github.io/
💡 一句话要点
提出COME-robot以解决开放环境中的闭环移动操作问题
🎯 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: 闭环控制 开放词汇 移动操作 机器人导航 自适应规划 故障恢复 多模态感知
📋 核心要点
- 现有方法在开放环境中缺乏有效的闭环反馈机制，导致机器人在复杂任务中的导航和操作能力不足。
- 本文提出的COME-robot通过结合GPT-4V模型，实现了多层次的开放词汇感知和迭代反馈机制，以增强机器人在动态环境中的适应能力。
- 实验结果显示，COME-robot在8个真实世界任务中的成功率提升了约35%，显著优于现有最先进的方法。
📝 摘要（中文）
自主机器人在开放环境中的导航和操作需要闭环反馈进行推理和重新规划。本文提出了COME-robot，这是第一个利用GPT-4V视觉语言基础模型进行开放式推理和自适应规划的闭环机器人系统。COME-robot包含两个关键创新模块：一是多层次开放词汇感知和情境推理模块，能够有效探索3D环境并识别目标物体；二是迭代闭环反馈和恢复机制，验证任务可行性、监控执行成功，并追踪失败原因以实现稳健的故障恢复。通过对8个具有挑战性的真实世界移动和桌面操作任务的综合实验，COME-robot的任务成功率显著提高了约35%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决自主机器人在开放环境中进行导航和操作时的闭环反馈不足问题。现有方法在复杂任务中往往无法有效应对动态变化，导致执行失败和效率低下。
核心思路：COME-robot的核心思路是利用GPT-4V模型进行开放式推理，结合多层次的感知和反馈机制，以实现更灵活的任务规划和执行。通过这种设计，机器人能够在面对未知环境时进行有效的探索和决策。
技术框架：COME-robot的整体架构包括两个主要模块：一是开放词汇感知和情境推理模块，负责环境探索和目标识别；二是闭环反馈和恢复机制，负责任务执行的监控和故障恢复。整个系统通过迭代过程不断优化任务执行效果。
关键创新：本研究的关键创新在于将GPT-4V模型应用于机器人操作中，实现了开放词汇的感知和推理能力，显著提升了机器人在复杂环境中的适应性和灵活性。这一设计与传统方法的本质区别在于其对环境信息的动态处理能力。
关键设计：在关键设计方面，COME-robot采用了多层次的感知模块，结合了常识知识和情境信息，以提高目标识别的准确性。同时，闭环反馈机制通过实时监控任务执行情况，能够快速识别并修正错误，确保任务的成功完成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
COME-robot在8个真实世界的移动和桌面操作任务中，任务成功率提升了约35%，显著优于现有最先进的方法。这一实验结果表明，COME-robot在复杂环境中的适应能力和执行效率得到了显著改善。
🎯 应用场景
COME-robot的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助等。其灵活的任务规划和故障恢复能力将极大提升机器人在复杂环境中的实用性和可靠性，推动智能机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Autonomous robot navigation and manipulation in open environments require reasoning and replanning with closed-loop feedback. In this work, we present COME-robot, the first closed-loop robotic system utilizing the GPT-4V vision-language foundation model for open-ended reasoning and adaptive planning in real-world scenarios.COME-robot incorporates two key innovative modules: (i) a multi-level open-vocabulary perception and situated reasoning module that enables effective exploration of the 3D environment and target object identification using commonsense knowledge and situated information, and (ii) an iterative closed-loop feedback and restoration mechanism that verifies task feasibility, monitors execution success, and traces failure causes across different modules for robust failure recovery. Through comprehensive experiments involving 8 challenging real-world mobile and tabletop manipulation tasks, COME-robot demonstrates a significant improvement in task success rate (~35%) compared to state-of-the-art methods. We further conduct comprehensive analyses to elucidate how COME-robot's design facilitates failure recovery, free-form instruction following, and long-horizon task planning.