Die ursprüngliche Bedeutung muss nicht geändert werden, Roboter sind eine Technologie, die unbegrenzte Möglichkeiten bieten kann, insbesondere in Kombination mit intelligenter Technologie. In jüngster Zeit wird erwartet, dass einige Großmodelle mit revolutionären Anwendungen zum intelligenten Zentrum von Robotern werden und Robotern helfen, die Welt wahrzunehmen und zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und zu planen.
Kürzlich unter der Leitung von Yonatan Bisk von CMU und Fei Xia von Google DeepMind Ein gemeinsames Team veröffentlichte einen Übersichtsbericht, der die Anwendung und Entwicklung grundlegender Modelle im Bereich der Robotik vorstellt. Der erste Autor des Berichts ist Yafei Hu, ein Doktorand im vierten Jahr an der CMU, dessen Forschung sich auf die Schnittstelle zwischen Robotik und künstlicher Intelligenz konzentriert. Mit ihm arbeitet Quanting Xie zusammen, der sich auf die Erforschung verkörperter Intelligenz anhand grundlegender Modelle konzentriert.
Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2312.08782.pdf
Die Entwicklung von Robotern, die sich autonom an verschiedene Umgebungen anpassen können, war schon immer ein Traum der Menschheit, aber das ist ein langer und langer Traum langer Weg Ein herausfordernder Weg. Bisher erforderten Roboterwahrnehmungssysteme, die herkömmliche Deep-Learning-Methoden verwenden, in der Regel eine große Menge gekennzeichneter Daten, um überwachte Lernmodelle zu trainieren, und die Kosten für die Kennzeichnung großer Datensätze durch Crowdsourcing waren sehr hoch.
Aufgrund der begrenzten Generalisierungsfähigkeit klassischer überwachter Lernmethoden erfordern diese trainierten Modelle außerdem in der Regel sorgfältig konzipierte Domänenanpassungstechniken, die wiederum häufig eine weitere Datenerfassung erfordern, um diese Modelle auf bestimmte Szenarien oder Aufgaben anzuwenden und Anmerkungsschritte. In ähnlicher Weise erfordern klassische Roboterplanungs- und -kontrollansätze häufig eine sorgfältige Modellierung der Welt, der eigenen Dynamik des Agenten und/oder der Dynamik anderer Agenten. Diese Modelle werden normalerweise für jede spezifische Umgebung oder Aufgabe erstellt. Wenn sich die Bedingungen ändern, muss das Modell neu erstellt werden. Dies zeigt, dass auch die Migrationsleistung des klassischen Modells begrenzt ist.
Tatsächlich ist die Erstellung effektiver Modelle für viele Anwendungsfälle entweder zu teuer oder einfach unmöglich. Obwohl auf Deep (Reinforcement) Learning basierende Bewegungsplanungs- und Kontrollmethoden dazu beitragen, diese Probleme zu lindern, leiden sie immer noch unter Verteilungsverschiebungen und einer verminderten Generalisierungsfähigkeit.
Obwohl die Entwicklung universeller Robotersysteme viele Herausforderungen mit sich bringt, haben die Bereiche der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision (CV) in letzter Zeit schnelle Fortschritte gemacht, einschließlich großer Sprachmodelle (LLM) für NLP und Benutzerdiffusion Modell für die Generierung von Bildern mit hoher Wiedergabetreue, leistungsstarkes visuelles Modell und visuelles Sprachmodell für CV-Aufgaben wie die Erzeugung von Null-Aufnahmen/wenigen Aufnahmen.
Das sogenannte „Foundation-Modell“ ist eigentlich ein großes Pre-Training-Modell (LPTM). Sie verfügen über starke visuelle und verbale Fähigkeiten. In jüngster Zeit werden diese Modelle auch im Bereich der Robotik eingesetzt und sollen Robotersystemen eine offene Weltwahrnehmung, Aufgabenplanung und sogar Bewegungssteuerungsfunktionen verleihen. Neben der Nutzung bestehender Seh- und/oder Sprachgrundmodelle im Bereich der Robotik entwickeln einige Forschungsteams auch Grundmodelle für Roboteraufgaben, etwa Aktionsmodelle zur Manipulation oder Bewegungsplanungsmodelle zur Navigation. Diese grundlegenden Robotermodelle weisen starke Generalisierungsfähigkeiten auf und können sich an verschiedene Aufgaben und sogar spezifische Lösungen anpassen. Es gibt auch Forscher, die visuelle/sprachliche Basismodelle direkt für Roboteraufgaben verwenden, was die Möglichkeit zeigt, verschiedene Robotermodule in ein einziges einheitliches Modell zu integrieren.
Obwohl Seh- und Sprachgrundmodelle im Bereich der Robotik vielversprechende Perspektiven haben und auch neue Robotergrundmodelle entwickelt werden, gibt es im Bereich der Robotik immer noch viele Herausforderungen, die schwer zu lösen sind.
Aus der Perspektive des tatsächlichen Einsatzes sind Modelle oft nicht reproduzierbar, nicht in der Lage, auf verschiedene Roboterformen zu verallgemeinern (multi-embodied generalization) oder es ist schwierig, genau zu verstehen, welche Verhaltensweisen in der Umgebung machbar (oder akzeptabel) sind. Darüber hinaus verwenden die meisten Studien Transformer-basierte Architekturen und konzentrieren sich auf die semantische Wahrnehmung von Objekten und Szenen, die Planung und Steuerung auf Aufgabenebene. Andere Teile des Robotersystems sind weniger untersucht, beispielsweise Grundmodelle für die Weltdynamik oder Grundmodelle, die symbolisches Denken durchführen können. Diese erfordern domänenübergreifende Generalisierungsfähigkeiten.
Schließlich brauchen wir auch mehr groß angelegte reale Daten und High-Fidelity-Simulatoren, die vielfältige Roboteraufgaben unterstützen.
Dieser Übersichtsartikel fasst die im Bereich der Robotik verwendeten Grundmodelle zusammen, mit dem Ziel zu verstehen, wie die Grundmodelle zur Lösung oder Linderung der Kernherausforderungen im Bereich der Robotik beitragen können.
In dieser Übersicht umfasst der von Forschern verwendete Begriff „Grundlagenmodelle“ zwei Aspekte des Bereichs der Robotik: (1) Die wichtigsten vorhandenen visuellen und sprachlichen Modelle, hauptsächlich durch Zero-Shot und Um dies durch kontextuelles Lernen zu erreichen; ) Von Robotern generierte Daten nutzen, um Basismodelle zur Lösung von Roboteraufgaben gezielt zu entwickeln und anzuwenden. Die Forscher fassten die Methoden zu den Grundmodellen in relevanten Artikeln zusammen und führten eine Metaanalyse der experimentellen Ergebnisse dieser Artikel durch
Um den Lesern zu helfen, den Inhalt dieser Rezension besser zu verstehen, stellt das Team zunächst einen Abschnitt mit vorbereitendem Wissen bereit
Die Hauptkomponenten des Roboters lassen sich in drei Teile unterteilen: Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Planung sowie Aktionsgenerierung.
Im Abschnitt Roboter-Entscheidungsfindung und -Planung stellte der Forscher klassische Planungsmethoden und lernbasierte Planungsmethoden vor.
Die Generierung von Maschinenaktionen verfügt auch über klassische Steuerungsmethoden und lernbasierte Steuerungsmethoden.
Verallgemeinerung
Datenknappheit
Um zuverlässige Robotermodelle zu entwickeln, sind umfangreiche, qualitativ hochwertige Daten von entscheidender Bedeutung. Es gibt bereits Bemühungen, umfangreiche Datensätze aus der realen Welt zu sammeln, darunter autonomes Fahren, Flugbahnen von Roboteroperationen usw. Und das Sammeln von Roboterdaten aus menschlichen Demonstrationen ist teuer. Der Prozess der Erfassung ausreichender und umfassender Daten in der realen Welt wird jedoch durch die Vielfalt der Aufgaben und Umgebungen zusätzlich erschwert. Es gibt auch Sicherheitsbedenken hinsichtlich der Datenerfassung in der realen Welt. Darüber hinaus ist es in der realen Welt sehr schwierig, Daten in großem Maßstab zu sammeln, und es ist noch schwieriger, Bild-/Textdaten im Internetmaßstab zu sammeln, die zum Trainieren des Basismodells verwendet werden. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben viele Forschungsanstrengungen versucht, synthetische Daten in simulierten Umgebungen zu generieren. Diese simulierten Umgebungen können eine sehr realistische virtuelle Welt bieten und es Robotern ermöglichen, ihre Fähigkeiten in Situationen zu erlernen und anzuwenden, die realen Szenarien ähneln. Allerdings gibt es einige Einschränkungen bei der Verwendung simulierter Umgebungen, insbesondere im Hinblick auf die Objektvielfalt, was es schwierig macht, die erlernten Fähigkeiten direkt auf Situationen in der realen Welt anzuwenden.
Ein Ansatz mit großem Potenzial ist die kollaborative Datenerfassung, die Daten erfasst aus verschiedenen Laborumgebungen und Robotertypen werden zusammengetragen, wie in Abbildung 4a dargestellt. Das Team warf jedoch einen detaillierten Blick auf den Open-X-Embodiment-Datensatz und stellte fest, dass es hinsichtlich der Verfügbarkeit der Datentypen einige Einschränkungen gab.
Modell- und Grundelementanforderungen
Klassische Planungs- und Steuerungsmethoden erfordern in der Regel sorgfältig entworfene Umgebungs- und Robotermodelle. Frühere lernbasierte Methoden (z. B. Nachahmungslernen und Verstärkungslernen) trainierten Richtlinien in einer End-to-End-Methode, d. Diese Methoden können das Problem, sich auf explizite Modelle zu verlassen, teilweise lösen, es ist jedoch oft schwierig, sie auf verschiedene Umgebungen und Aufgaben zu übertragen.
Es gibt zwei Probleme, die gelöst werden müssen: (1) Wie lernt man Strategien, die modellunabhängig sind und sich gut verallgemeinern lassen? (2) Wie kann man hervorragende Weltmodelle erlernen, um klassische modellbasierte Methoden anzuwenden?
Aufgabenspezifikation
Um einen Allzweckagenten zu erhalten, besteht eine zentrale Herausforderung darin, die Aufgabenspezifikation zu verstehen und sie im aktuellen Weltverständnis des Roboters zu verankern. Typischerweise werden diese Aufgabenspezifikationen vom Benutzer bereitgestellt, der die Einschränkungen der kognitiven und physischen Fähigkeiten des Roboters nur begrenzt versteht. Dies wirft viele Fragen auf, unter anderem welche Best Practices für diese Aufgabenspezifikationen bereitgestellt werden können und ob die Ausarbeitung dieser Spezifikationen natürlich und einfach genug ist. Es ist auch eine Herausforderung, Unklarheiten in den Aufgabenspezifikationen zu verstehen und zu lösen, basierend auf dem Verständnis des Roboters über seine Fähigkeiten.
Unsicherheit und Sicherheit
Eine zentrale Herausforderung beim Einsatz von Robotern in der realen Welt besteht im Umgang mit der Unsicherheit, die der Umgebung und den Aufgabenspezifikationen innewohnt. Abhängig von der Quelle kann die Unsicherheit in epistemische Unsicherheit (durch mangelndes Wissen verursachte Unsicherheit) und zufällige Unsicherheit (umgebungsinhärenter Lärm) unterteilt werden.
Die Kosten der Unsicherheitsquantifizierung (UQ) können so hoch sein, dass Forschung und Anwendungen nicht nachhaltig sind, und sie können auch verhindern, dass nachgelagerte Aufgaben optimal gelöst werden. Angesichts der stark überparametrisierten Natur des zugrunde liegenden Modells ist es für die Erzielung von Skalierbarkeit ohne Einbußen bei der Modellgeneralisierungsleistung von entscheidender Bedeutung, UQ-Methoden bereitzustellen, die das Trainingsschema beibehalten und gleichzeitig die zugrunde liegende Architektur so wenig wie möglich ändern. Die Entwicklung von Robotern, die zuverlässige Schätzungen ihres eigenen Verhaltens liefern und im Gegenzug auf intelligente Weise klar formuliertes Feedback anfordern können, bleibt eine ungelöste Herausforderung.
Obwohl in letzter Zeit einige Fortschritte erzielt wurden, bleibt es eine Herausforderung, sicherzustellen, dass Roboter aus Erfahrungen lernen können, um ihre Strategien zu verfeinern und die Sicherheit in neuen Umgebungen zu gewährleisten.
Dieser Artikel fasst auch aktuelle Forschungsmethoden für Basismodelle von Robotern zusammen. Das Team teilte die im Bereich der Robotik verwendeten Grundmodelle in zwei Hauptkategorien ein: Grundmodelle für Roboter und neu geschriebene Inhalte: Robot Basic Model (RFM).
Das Grundmodell des Roboters bezieht sich auf die Verwendung des Grundmodells des Sehens und der Sprache für den Roboter ohne zusätzliche Feinabstimmung oder Schulung. Das Roboterbasismodell kann mit einer Vision-Language-Initialisierung vor dem Training warmgestartet werden, oder das Modell kann direkt auf dem Roboterdatensatz trainiert werden
Detaillierte Klassifizierung
Grundmodell für Roboter
Dieser Abschnitt wird wie folgt umgeschrieben: Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Anwendung grundlegender Seh- und Sprachmodelle auf Zero-Shot-Situationen im Bereich der Robotik. Dazu gehört vor allem der Einsatz von VLM Zero-Sample in Roboterwahrnehmungsanwendungen und die Anwendung der Kontextlernfähigkeiten von LLM auf die Planung und Aktionsgenerierung auf Aufgaben- und Bewegungsebene. Abbildung 6 zeigt einige typische Forschungsarbeiten
Was neu geschrieben wird, ist: Robot Basic Model (RFM)
Der Roboter enthält Zustands-Aktionspaare vom realen Roboter als Datensatz wächst, ist die Neufassung, dass auch die Kategorie Robotics Foundation Model (RFM) immer wahrscheinlicher wird, erfolgreich zu sein. Diese Modelle nutzen Roboterdaten, um das Modell für die Lösung von Roboteraufgaben zu trainieren.
Das Forschungsteam fasste in der Diskussion die verschiedenen Arten von RFM zusammen. Das erste ist ein RFM, das in der Lage ist, bestimmte Aufgaben in einem einzelnen Robotermodul auszuführen, das auch als Einzelobjektiv-Roboterbasismodell bezeichnet wird. Zum Beispiel die Möglichkeit, RFMs zu generieren, die Aktionen eines Roboters auf niedriger Ebene steuern, oder Modelle, die eine Bewegungsplanung auf höherer Ebene generieren können. Der Artikel stellt außerdem RFMs vor, die Aufgaben in mehreren Robotermodulen ausführen können, also universelle Modelle, die Wahrnehmungs-, Steuerungs- und sogar nicht-robotergestützte Aufgaben ausführen können.
Der vorherige Artikel listet die fünf größten Herausforderungen auf, vor denen der Bereich Robotik steht. Hier beschreiben wir, wie Basismodelle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen helfen können.
Alle Grundmodelle im Zusammenhang mit visuellen Informationen (wie VFM, VLM und VGM) können im Wahrnehmungsmodul des Roboters verwendet werden. LLM hingegen ist vielseitiger und kann zur Planung und Steuerung eingesetzt werden. Der neu geschriebene Inhalt lautet: Das Roboter-Basismodell (RFM) wird normalerweise in Planungs- und Aktionsgenerierungsmodulen verwendet. Tabelle 1 fasst die zugrunde liegenden Modelle zur Lösung verschiedener Robotikherausforderungen zusammen.
Wie aus der Tabelle ersichtlich ist, können alle Grundmodelle die Aufgaben verschiedener Robotermodule gut verallgemeinern. Insbesondere bei der Aufgabenspezifikation schneidet LLM gut ab. RFM hingegen kann die Herausforderung dynamischer Modelle gut bewältigen, da es sich bei den meisten RFMs um modellfreie Methoden handelt. Bei den Wahrnehmungsfähigkeiten von Robotern hängen Generalisierungsfähigkeiten und Modellherausforderungen zusammen. Wenn das Wahrnehmungsmodell bereits über gute Generalisierungsfähigkeiten verfügt, müssen keine weiteren Daten für die Domänenanpassung oder zusätzliche Feinabstimmung eingeholt werden
Darüber hinaus mangelt es an Forschung zu Sicherheitsherausforderungen, die eine wichtige Zukunft darstellen werden Forschungsrichtung.
Übersicht über aktuelle Experimente und Auswertungen
Datensätze und Benchmarks
Es gibt Einschränkungen, sich ausschließlich auf Wissen zu verlassen, das aus Sprach- und visuellen Datensätzen gewonnen wird. Wie einige Forschungsergebnisse zeigen, können einige Konzepte wie Reibung und Gewicht nicht einfach durch diese Modalitäten allein erlernt werden.
Damit Roboteragenten die Welt besser verstehen können, adaptiert die Forschungsgemeinschaft nicht nur grundlegende Modelle aus den Bereichen Sprache und Sehen, sondern treibt auch die Entwicklung großer und vielfältiger multimodaler Roboter voran, um diese zu trainieren und zu verfeinern Modelle.
Derzeit lassen sich diese Bemühungen in zwei Hauptrichtungen unterteilen: einerseits das Sammeln von Daten aus der realen Welt und andererseits das Sammeln von Daten aus der simulierten Welt und deren Migration in die reale Welt. Jede Richtung hat ihre Vor- und Nachteile. Zu den aus der realen Welt gesammelten Datensätzen gehören RoboNet, Bridge Dataset V1, Bridge-V2, Language-Table, RT-1 usw. Zu den häufig verwendeten Simulatoren gehören Habitat, AI2THOR, Mujoco, AirSim, Arrival Autonomous Racing Simulator, Issac Gym usw.
Bewertungsanalyse aktueller Methoden (Meta-Analyse)
Ein weiterer wichtiger Beitrag des Teams ist A Eine Metaanalyse der Experimente in den in diesem Übersichtsbericht erwähnten Arbeiten kann zur Klärung der folgenden Fragen beitragen:
1 Welche Aufgaben lösen Menschen?
2. Welche Datensätze oder Simulatoren wurden zum Trainieren des Modells verwendet? Welche Roboterplattformen werden zum Testen verwendet?
3. Welche Grundmodelle werden von der Forschungsgemeinschaft verwendet? Wie effektiv ist es bei der Lösung der Aufgabe?
4. Welche Basismodelle werden unter diesen Methoden häufiger verwendet?
Tabelle 2-7 und Abbildung 11 zeigen die Analyseergebnisse.
Die Aufmerksamkeit der Forschungsgemeinschaft für Roboterbetriebsaufgaben (Manipulation) ist unausgewogen
Generalisierung und Robustheit müssen verbessert werden
Die Erforschung von Aktionen auf niedriger Ebene (Steuerung auf niedriger Ebene) ist sehr begrenzt
Die Steuerfrequenz ist zu niedrig (
Das Fehlen einheitlicher Testbenchmarks (Metriken) und Testplattformen (Simulation oder Hardware) macht den Vergleich sehr schwierig.
Das Team hat einige Herausforderungen zusammengefasst, die noch gelöst werden müssen, und Forschungsrichtungen, die es wert sind, diskutiert zu werden:
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Überblick über grundlegende Modelle und Roboterentwicklungspfade. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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