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大數(shù)據(jù)文摘受權(quán)轉(zhuǎn)載自機(jī)器人大講堂

基礎(chǔ)模型(Foundation Models)是近年來人工智能領(lǐng)域的重要突破，在自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域取得了顯著成果。將基礎(chǔ)模型引入機(jī)器人學(xué)，有望從感知、決策和控制等方面提升機(jī)器人系統(tǒng)的性能，推動(dòng)機(jī)器人學(xué)的發(fā)展。由斯坦福大學(xué)、普林斯頓大學(xué)等多所頂尖學(xué)府，以及英偉達(dá)、Google DeepMind等眾多知名企業(yè)組成的聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)，發(fā)布了一篇綜述報(bào)告。該報(bào)告全面梳理了基礎(chǔ)模型在機(jī)器人學(xué)各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，分析了其優(yōu)勢和局限性，并展望未來的研究方向。

基礎(chǔ)模型通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了豐富的語義信息和世界知識。與傳統(tǒng)的特定任務(wù)模型不同，基礎(chǔ)模型具有較強(qiáng)的通用性和遷移能力，能夠應(yīng)用于多種不同的下游任務(wù)。一方面，基礎(chǔ)模型能夠作為機(jī)器人系統(tǒng)的先驗(yàn)知識，減少對任務(wù)特定數(shù)據(jù)的依賴；另一方面，基礎(chǔ)模型可以作為機(jī)器人系統(tǒng)的通用組件，實(shí)現(xiàn)感知、推理和規(guī)劃等核心功能。

基礎(chǔ)模型主要包括以下幾類:

1、大型語言模型(Large Language Models)：如BERT、GPT-3、PaLM等，主要應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)。

2、視覺Transformer模型：如ViT、Swin Transformer等，主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。

3、視覺-語言模型(Vision-Language Models)：如CLIP、ALIGN等，通過跨模態(tài)對比學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)視覺與語言的對齊。

4、具身多模態(tài)語言模型(Embodied Multimodal Language Models)：如R3M，將視覺、語言與機(jī)器人動(dòng)作相結(jié)合進(jìn)行學(xué)習(xí)。

5、視覺生成模型(Visual Generative Models)：如擴(kuò)散模型和GAN等，用于視覺信號的生成。

本文將重點(diǎn)分析基礎(chǔ)模型在機(jī)器人學(xué)各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，并討論相關(guān)技術(shù)挑戰(zhàn)和未來機(jī)遇。介紹基礎(chǔ)模型在機(jī)器人感知中的應(yīng)用、基礎(chǔ)模型在機(jī)器人決策與規(guī)劃中的應(yīng)用、基礎(chǔ)模型在機(jī)器人控制中的應(yīng)用，總結(jié)全文并展望未來。

機(jī)器人感知中的基礎(chǔ)模型應(yīng)用

感知是機(jī)器人系統(tǒng)的重要組成部分，旨在從原始傳感器數(shù)據(jù)中提取語義信息，以支持決策和控制。傳統(tǒng)的機(jī)器人感知方法依賴于特定場景下的特征工程和模型設(shè)計(jì)，難以適應(yīng)開放環(huán)境的復(fù)雜性和多樣性。近年來，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展使得從大規(guī)模數(shù)據(jù)中端到端地學(xué)習(xí)感知模型成為可能。基礎(chǔ)模型進(jìn)一步擴(kuò)展了這一范式，使得機(jī)器人系統(tǒng)能夠利用更廣泛的先驗(yàn)知識，實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大、更通用的感知能力。

在視覺感知方面，視覺Transformer模型展現(xiàn)出了強(qiáng)大的特征提取和泛化能力。以ViT為代表的純Transformer模型直接將圖像分割為序列，通過自注意力機(jī)制學(xué)習(xí)像素間的全局依賴，在ImageNet等大規(guī)模數(shù)據(jù)集上取得了超越CNN的性能。進(jìn)一步地，Swin Transformer等層次化的Transformer模型能夠更好地建模視覺信號的多尺度特性，在檢測、分割等下游任務(wù)上取得了顯著的性能提升。在機(jī)器人領(lǐng)域，視覺Transformer模型可以用于構(gòu)建更魯棒、更通用的視覺感知模塊。以O(shè)WL-ViT為例，該模型將ViT與開放詞匯對象檢測相結(jié)合，能夠識別數(shù)百種未在訓(xùn)練集中出現(xiàn)的物體類別，為機(jī)器人系統(tǒng)提供了更廣泛的物體理解能力。

在語義感知方面，視覺-語言模型為實(shí)現(xiàn)開放詞匯的識別和理解提供了新的思路。以CLIP為代表的對比語言-圖像預(yù)訓(xùn)練模型通過最大化圖像特征與文本特征的互信息，學(xué)習(xí)了視覺與語言的對齊映射。在下游任務(wù)中，CLIP可以根據(jù)文本描述動(dòng)態(tài)生成視覺分類器，實(shí)現(xiàn)開放集識別。進(jìn)一步地，CLIP可以作為視覺骨干網(wǎng)絡(luò)，用于引導(dǎo)其他感知任務(wù)的學(xué)習(xí)，如分割、檢測等。以CLIP-SAM為例，該模型采用CLIP作為視覺編碼器，引入文本描述構(gòu)建語義分割模型，能夠泛化到新的物體類別和場景。在機(jī)器人領(lǐng)域，CLIP等視覺-語言模型為實(shí)現(xiàn)開放詞匯的物體識別、關(guān)系理解等提供了重要基礎(chǔ)。

在交互感知方面，具身多模態(tài)語言模型為機(jī)器人學(xué)習(xí)復(fù)雜的操作行為提供了新的范式。以R3M為例，該模型在視覺、語言和機(jī)器人動(dòng)作數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，通過掩碼自回歸學(xué)習(xí)視覺-語言-動(dòng)作的表示。在下游任務(wù)中， R3M可以根據(jù)語言指令和視覺觀察生成對應(yīng)的機(jī)器人動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的指令跟隨和技能學(xué)習(xí)。相比于傳統(tǒng)的模仿學(xué)習(xí)方法，R3M引入了語言模態(tài)，使得機(jī)器人能夠理解更抽象、更多樣的指令，具備更強(qiáng)的泛化能力。未來，如何進(jìn)一步提高具身語言模型在開放環(huán)境中的魯棒性和安全性，是亟需解決的問題。

總的來說，基礎(chǔ)模型為機(jī)器人感知提供了先驗(yàn)知識和泛化能力。在視覺感知方面，視覺Transformer模型實(shí)現(xiàn)了更魯棒、更通用的特征提取；在語義感知方面，視覺-語言模型實(shí)現(xiàn)了開放詞匯的識別和理解；在交互感知方面，具身語言模型實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)的指令跟隨和技能學(xué)習(xí)。未來，如何進(jìn)一步提高基礎(chǔ)模型在機(jī)器人感知任務(wù)中的性能和效率，如何利用多模態(tài)信息實(shí)現(xiàn)更高層次的場景理解，都是亟需探索的方向。

機(jī)器人決策與規(guī)劃中的基礎(chǔ)模型應(yīng)用

決策與規(guī)劃是機(jī)器人系統(tǒng)的核心功能，旨在根據(jù)感知信息和任務(wù)目標(biāo)，自主地選擇行動(dòng)策略并生成動(dòng)作序列。傳統(tǒng)的機(jī)器人決策與規(guī)劃方法依賴于精確的環(huán)境模型和專家知識，難以適應(yīng)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的不確定性和復(fù)雜性。近年來，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展使得機(jī)器人能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策與規(guī)劃策略，但其樣本效率和泛化能力仍有待提高。基礎(chǔ)模型為機(jī)器人決策與規(guī)劃引入了豐富的先驗(yàn)知識，有望進(jìn)一步促進(jìn)該領(lǐng)域的發(fā)展。

在任務(wù)規(guī)劃方面，大型語言模型展現(xiàn)出了將自然語言指令轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行計(jì)劃的能力。以PaLM-SayCan為例，該模型首先在大規(guī)模語料上訓(xùn)練一個(gè)通用的語言模型，然后在機(jī)器人指令數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)，學(xué)習(xí)將高層指令映射到低層動(dòng)作的策略。在測試階段，PaLM-SayCan可以根據(jù)用戶提供的自然語言指令，生成相應(yīng)的機(jī)器人動(dòng)作序列，并交由運(yùn)動(dòng)規(guī)劃模塊執(zhí)行。實(shí)驗(yàn)表明，PaLM-SayCan能夠處理復(fù)雜的日常操作指令，大大提高了機(jī)器人的語言理解和任務(wù)泛化能力。類似地,SayCan等模型也展示了將語言指令轉(zhuǎn)化為視覺操作序列的能力。

在運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方面，擴(kuò)散模型為生成平滑、多樣的機(jī)器人軌跡提供了新的思路。以DiffSkill為例，該模型通過學(xué)習(xí)軌跡數(shù)據(jù)的條件分布，實(shí)現(xiàn)了從起始狀態(tài)、目標(biāo)狀態(tài)和語言指令到軌跡序列的映射。在規(guī)劃階段，DiffSkill根據(jù)任務(wù)要求，通過反向擴(kuò)散過程生成平滑、自然的機(jī)器人軌跡，并交由運(yùn)動(dòng)控制模塊執(zhí)行。相比于傳統(tǒng)的軌跡優(yōu)化方法，DiffSkill能夠同時(shí)兼顧軌跡的平滑性、多樣性和語義一致性，為機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃提供了更靈活、更高效的解決方案。

在策略學(xué)習(xí)方面，基礎(chǔ)模型為提高強(qiáng)化學(xué)習(xí)的樣本效率和泛化能力提供了新的思路。以VIMA為例，該模型利用CLIP將視覺觀察映射到語言空間，得到緊湊且語義豐富的狀態(tài)表示。在此基礎(chǔ)上，VIMA通過對比學(xué)習(xí)建立起狀態(tài)表示與最優(yōu)動(dòng)作之間的映射，實(shí)現(xiàn)了跨任務(wù)、跨環(huán)境的策略泛化。實(shí)驗(yàn)表明，VIMA在視覺導(dǎo)航、機(jī)械臂操作等任務(wù)中顯著減少了所需的交互樣本數(shù)量，展現(xiàn)出了強(qiáng)大的知識遷移能力。類似地，CLIP-TD3、CLIPort等模型也展示了利用視覺-語言模型來引導(dǎo)策略學(xué)習(xí)的有效性。

總的來說，基礎(chǔ)模型為機(jī)器人決策與規(guī)劃引入了語言理解、常識推理等關(guān)鍵能力。在任務(wù)規(guī)劃方面，大型語言模型實(shí)現(xiàn)了將自然語言指令轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行計(jì)劃；在運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方面，擴(kuò)散模型實(shí)現(xiàn)了平滑、多樣軌跡的生成；在策略學(xué)習(xí)方面，視覺-語言模型實(shí)現(xiàn)了高效、泛化的策略學(xué)習(xí)。盡管取得了可喜的進(jìn)展，但如何進(jìn)一步提高基礎(chǔ)模型在機(jī)器人決策與規(guī)劃中的可解釋性、安全性和實(shí)時(shí)性仍是亟需探索的問題。此外，如何將決策與規(guī)劃與感知、控制更緊密地結(jié)合，構(gòu)建端到端的自主系統(tǒng)，也是未來的重要研究方向。

機(jī)器人控制中的基礎(chǔ)模型應(yīng)用

控制是機(jī)器人系統(tǒng)的執(zhí)行部分，旨在根據(jù)感知信息和決策指令，精準(zhǔn)、穩(wěn)定地控制機(jī)器人執(zhí)行器完成預(yù)定動(dòng)作。傳統(tǒng)的機(jī)器人控制方法依賴于精確的動(dòng)力學(xué)模型和專家知識，難以適應(yīng)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的不確定性和復(fù)雜性。近年來，學(xué)習(xí)型控制的發(fā)展使得機(jī)器人能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)控制策略，但其泛化能力和魯棒性仍有待提高。基礎(chǔ)模型為機(jī)器人控制引入了豐富的先驗(yàn)知識和泛化能力，有望進(jìn)一步突破傳統(tǒng)控制方法的局限性。

在軌跡跟蹤控制方面，擴(kuò)散模型展現(xiàn)出了從語言指令生成平滑、準(zhǔn)確機(jī)器人軌跡的能力。以 DiffTraj 為例，該模型通過學(xué)習(xí)軌跡數(shù)據(jù)的條件分布，實(shí)現(xiàn)了從起始狀態(tài)、目標(biāo)狀態(tài)和語言指令到軌跡序列的映射。在控制階段，DiffTraj根據(jù)高層指令，通過反向擴(kuò)散過程生成平滑、準(zhǔn)確的機(jī)器人關(guān)節(jié)軌跡，并交由底層控制器執(zhí)行。實(shí)驗(yàn)表明，DiffTraj能夠根據(jù)簡單的語言描述生成復(fù)雜的操作軌跡，如"打開抽屜"、"倒水"等,大大提高了機(jī)器人控制的靈活性和易用性。

在模仿學(xué)習(xí)方面，視覺-語言模型為機(jī)器人學(xué)習(xí)復(fù)雜技能提供了新的范式。以CLIP-ASAP為例，該模型首先利用CLIP將視頻幀編碼為語義特征，然后通過因果語言建模學(xué)習(xí)動(dòng)作與視覺變化之間的關(guān)系。在控制階段，CLIP-ASAP根據(jù)語言指令和當(dāng)前視覺觀察，預(yù)測下一時(shí)刻的關(guān)鍵幀，并將其傳遞給低層控制器執(zhí)行。實(shí)驗(yàn)表明，CLIP-ASAP能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的長期技能，如烹飪、家政等，且具有很強(qiáng)的泛化能力，能夠根據(jù)不同的指令組合技能。類似地,R3M、Pix2R等模型也展示了利用視覺-語言對齊進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)的能力。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，基礎(chǔ)模型為引入先驗(yàn)知識和提高樣本效率提供了新的思路。以LanguagePlan為例，該模型利用GPT-3根據(jù)任務(wù)描述生成抽象的行動(dòng)計(jì)劃，如"先走到門口，然后打開門，再走出房間"。然后，LanguagePlan將該行動(dòng)計(jì)劃嵌入到狀態(tài)空間中，作為額外的觀察信息，用于訓(xùn)練一個(gè)分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體。實(shí)驗(yàn)表明，LanguagePlan能夠顯著提高樣本效率和泛化性能，加速復(fù)雜任務(wù)的學(xué)習(xí)。類似地，LOFT、T-EBM等模型也展示了利用語言模型引導(dǎo)策略學(xué)習(xí)的能力。

盡管基礎(chǔ)模型在機(jī)器人控制中展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用前景，但如何進(jìn)一步提高其實(shí)時(shí)性、魯棒性和可解釋性仍然是亟待解決的問題。此外，如何將控制與感知、決策和規(guī)劃更緊密地結(jié)合，構(gòu)建端到端的自主系統(tǒng)，也是未來的重要研究方向。

總結(jié)與展望

本文全面梳理了基礎(chǔ)模型在機(jī)器人學(xué)各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀。在機(jī)器人感知方面，視覺Transformer和視覺-語言模型實(shí)現(xiàn)了開放詞匯的物體識別、語義分割和交互感知；在機(jī)器人決策與規(guī)劃方面，大型語言模型展示了從自然語言指令生成行動(dòng)計(jì)劃和策略的能力；在機(jī)器人控制方面，擴(kuò)散模型和視覺-語言模型實(shí)現(xiàn)了從語言指令生成平滑軌跡和模仿復(fù)雜技能的能力。這些應(yīng)用表明，基礎(chǔ)模型為機(jī)器人系統(tǒng)注入了語言理解、視覺泛化、常識推理等關(guān)鍵能力，有望推動(dòng)機(jī)器人學(xué)的新一輪發(fā)展。

展望未來，基礎(chǔ)模型驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人學(xué)必將迎來蓬勃發(fā)展，并有望實(shí)現(xiàn)機(jī)器人系統(tǒng)的新一輪突破。同時(shí)，它也為機(jī)器人學(xué)和人工智能的基礎(chǔ)理論研究提供了新的視角和方法。未來，機(jī)器人學(xué)和人工智能領(lǐng)域的研究者需要攜手合作，進(jìn)一步挖掘基礎(chǔ)模型的潛力，并解決其落地部署所面臨的挑戰(zhàn)，推動(dòng)服務(wù)機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人和特種機(jī)器人等領(lǐng)域的發(fā)展，造福人類社會。

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