RoboDreamer: Learning Compositional World Models for Robot Imagination

📄 arXiv: 2404.12377v1 📥 PDF

作者: Siyuan Zhou, Yilun Du, Jiaben Chen, Yandong Li, Dit-Yan Yeung, Chuang Gan

分类: cs.RO

发布日期: 2024-04-18

💡 一句话要点

提出RoboDreamer以解决机器人决策中的视频生成泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频生成 机器人决策 组合世界模型 多模态目标 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有文本到视频模型在泛化能力上存在不足，无法处理未见的物体和动作组合，限制了机器人决策的灵活性。
  2. RoboDreamer通过将视频生成过程分解为低级原语，利用语言的组合性来实现更好的泛化能力，能够处理新的自然语言指令。
  3. 实验结果显示，RoboDreamer在RT-X环境中成功合成未见目标的视频计划，并在机器人执行方面显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

文本到视频模型在机器人决策中展现了巨大的潜力，能够想象未来行动的现实计划以及准确的环境模拟。然而，这些模型在泛化能力上存在显著问题，限制了它们在新环境中合成未见物体和动作组合的能力。为了解决这一问题，本文提出了RoboDreamer，一种通过分解视频生成来学习组合世界模型的创新方法。该方法利用语言的自然组合性，将指令解析为一组低级原语，从而生成视频。实验表明，该方法能够在未见目标上成功合成视频计划，并在仿真中实现成功的机器人执行，显著优于单一基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有文本到视频模型在泛化能力上的不足，尤其是在面对新环境和未见任务时的决策能力受限的问题。

核心思路：RoboDreamer的核心思路是通过将视频生成过程分解为多个低级原语，从而利用语言的组合性来实现对新指令的处理。这种设计使得模型能够在未见的组合上进行有效的泛化。

技术框架：RoboDreamer的整体架构包括指令解析模块、视频生成模块和多模态目标模块。指令解析模块将自然语言指令分解为低级原语，视频生成模块基于这些原语生成视频，而多模态目标模块则允许结合图像目标进行视频生成。

关键创新：RoboDreamer的主要创新在于其组合世界模型的学习方式，通过分解视频生成过程，模型能够灵活应对新的指令组合，与传统的单一模型方法相比，具有更强的泛化能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化视频生成的质量，并使用了多层神经网络结构来处理复杂的指令解析和视频合成任务。

📊 实验亮点

实验结果表明，RoboDreamer在RT-X环境中成功合成了未见目标的视频计划，且在机器人执行任务中表现优异，显著超越了传统的单一基线方法，提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

RoboDreamer的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能机器人、自动化生产、虚拟现实和增强现实等。通过提升机器人在复杂环境中的决策能力，该技术能够推动自主系统的发展，提升其在未知环境中的适应性和灵活性。

📄 摘要（原文）

Text-to-video models have demonstrated substantial potential in robotic decision-making, enabling the imagination of realistic plans of future actions as well as accurate environment simulation. However, one major issue in such models is generalization -- models are limited to synthesizing videos subject to language instructions similar to those seen at training time. This is heavily limiting in decision-making, where we seek a powerful world model to synthesize plans of unseen combinations of objects and actions in order to solve previously unseen tasks in new environments. To resolve this issue, we introduce RoboDreamer, an innovative approach for learning a compositional world model by factorizing the video generation. We leverage the natural compositionality of language to parse instructions into a set of lower-level primitives, which we condition a set of models on to generate videos. We illustrate how this factorization naturally enables compositional generalization, by allowing us to formulate a new natural language instruction as a combination of previously seen components. We further show how such a factorization enables us to add additional multimodal goals, allowing us to specify a video we wish to generate given both natural language instructions and a goal image. Our approach can successfully synthesize video plans on unseen goals in the RT-X, enables successful robot execution in simulation, and substantially outperforms monolithic baseline approaches to video generation.