大模型驱动的具身智能: 发展与挑战

大模型驱动具身智能领域进展

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🔼 该图为时间轴图，展示了大模型驱动具身智能领域近两年的重要进展。图中横轴代表时间，纵轴表示不同的研究项目或机构。从时间上看，2022年末至2024年中，该领域呈现快速发展趋势。图中主要标注了几个关键的研究成果，如2022年12月谷歌提出的RT-1，这是一种多任务具身策略，标志着大模型在机器人控制方面的初步探索；2023年2月微软提出了ChatGPT for Robotics，突出了大模型在任务规划方面的应用；2023年3月谷歌发布了PaLM-E多模态具身规划模型；2023年7月斯坦福大学的VoxPoser则侧重于视觉语言模型在3D价值地图上的应用；2023年10月英伟达发布了Eureka，这是一个LLM用于奖励和任务生成、数据收集的框架；2024年1月Open X-Embodiment发布了开放的具身数据集；2024年6月斯坦福大学推出了OpenVLA，一种开源视觉语言行为模型。这些研究成果涵盖了具身智能中的多个方面，包括基础策略、任务规划、视觉感知、多模态融合等，体现了学术界和工业界对大模型在具身智能领域应用的高度重视。总的来说，该图描绘了大模型驱动的具身智能领域从早期探索到逐步深入的演变过程，也预示着未来该领域发展的巨大潜力。

大模型驱动具身智能框架

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🔼 该图展示了大模型驱动具身智能的整体框架。框架分为三个层级：基础层、研究层和挑战层。基础层阐述了具身智能的基本构成要素，包括具身实体（如机器人、四足机器人和人形机器人）、大模型（如大语言模型、视觉语言模型、视觉基础模型和扩散模型）以及算法框架（如强化学习、模仿学习和模型预测控制）。这些构成了大模型驱动具身智能的基础，为后续研究提供了支撑。

研究层则详细列出了大模型赋能具身智能的五个主要方向：环境感知、任务规划、基础策略、奖励函数和数据生成。环境感知侧重于视觉表征、可供性学习和3D表征等技术，这些技术旨在提升机器人对周围环境的理解和感知能力。任务规划则关注基于反馈和基于搜索的策略，旨在让机器人能够有效地分解复杂任务，并生成可执行的计划。基础策略探讨了如何利用大模型进行策略学习和决策，包括使用大语言模型/视觉语言模型策略和扩散策略。奖励函数研究了如何利用大模型自动生成奖励函数，从而简化了强化学习的奖励设计过程，并能根据偏好进行调整。数据生成则涵盖了世界模型的学习和仿真数据的生成，旨在为机器人学习提供充足的训练数据。

挑战层指出了当前研究面临的关键问题，包括大模型在特定具身场景中的适应问题、大模型策略与人类偏好的对齐问题、具身策略的跨域泛化问题、大模型驱动的多智能体协作能力问题以及大模型具身策略的决策实时性问题。这些挑战的提出，旨在为未来的研究指明方向，确保大模型驱动的具身智能能够朝着更加可靠、高效和实用的方向发展。总体而言，该图全面概括了大模型驱动具身智能的研究现状、技术框架和面临的挑战，为研究人员提供了一个清晰的全局视角。

具身智能系统构成

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🔼 本图为具身智能系统的基本概念示意图，展示了构成具身智能环境的三个主要组成部分：具身（Embodiment）、任务（Task）和环境（Environment），并对每个部分进行了细化展开。具身部分指智能体本身，细分为机器人（Robot）、传感器（Sensors）和执行器（Actuators），表明智能体需要具备物理实体、感知能力和执行能力。任务部分则包括目标描述（Goal description）和评估指标（Evaluation metric），强调任务需要明确定义目标和相应的评估标准。环境部分包括场景（Scenes）和物体（Objects），说明具身智能体需要在特定的场景和物体交互的环境中进行操作。

此图以树状结构清晰地呈现了具身智能系统的要素，简洁明了地概括了该领域的研究核心。从整体来看，具身智能不仅仅是算法和模型，还需要实体载体和真实环境的支持。图中“具身”部分强调了机器人硬件的重要性，而“任务”和“环境”部分则体现了智能体需要在特定任务和环境中进行学习和交互。这张图简洁有力地表明，具身智能研究是一个涵盖了硬件、软件和环境多方面的复杂系统工程，各项要素相互依赖、缺一不可。各个部分也说明了具身智能研究需要关注的点，如机器人的设计、传感器数据处理、执行器的控制，任务目标如何设定和衡量，以及环境因素对智能体的影响等等。

该图对于理解具身智能的概念框架和系统构成具有重要意义，为研究者提供了一个明确的参考框架，也为相关领域的研究奠定了基础，同时也体现出具身智能系统的复杂性和跨学科性。此图作为引言部分的组成，可以帮助读者快速把握文章的核心内容，为后续章节的深入探讨提供了清晰的概念基础。

常见的具身实体机器人

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🔼 该图展示了五种常见的具身实体机器人，分别是机械臂、四足机器人、移动机器人、灵巧手和人形机器人。这些机器人代表了具身智能领域中不同的研究方向和应用场景。 机械臂通常用于执行物体操作和抓取等任务，在工业生产和实验室研究中广泛应用。四足机器人则擅长在复杂地形条件下进行移动，具有稳定行走、奔跑、跳跃和避障的能力，常用于环境探索和救援任务。移动机器人通常配备可移动底座，能够在室内或室外环境中自主导航和执行任务，例如家庭服务和物流配送。灵巧手则专门设计用于执行复杂的精细操作，如组装零件和操作工具，对硬件设计和控制系统提出了较高的要求。人形机器人模仿人类的外观和行为，具有全地形移动和多功能操作能力，有望在未来替代人类完成各种任务，涵盖医疗、娱乐、教育等广泛领域。

这些机器人通过各种传感器（如视觉、触觉、力觉）感知环境，利用执行器与环境交互，并通过复杂的算法进行决策和控制。它们的形态各异，功能侧重不同，反映了具身智能研究的多样性和挑战性。图片下方标注了每种机器人的名称和图注，帮助读者快速了解不同类型机器人的特点和应用方向。这张图体现了具身智能领域在硬件上的多样性，以及将人工智能算法与物理实体相结合的研究进展。

从视觉要素上来看，这张图采用彩色展示，使得不同类型的机器人在视觉上易于区分。每种机器人均有独立的展示区域，通过紧凑的排列方式和清晰的标签进行区分，有助于读者快速识别和理解。图中的机器人实体均以实物照片的形式呈现，而不是以抽象的示意图或模型图呈现，增强了真实感，并帮助读者更直观地理解不同机器人的物理形态和结构。

具身智能系统结构图

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🔼 该图为具身智能系统的基本结构示意图。左侧部分展示了一个典型的具身智能机器人，其配备了多种传感器，包括用于感知环境的图像传感器、用于姿态和运动感知的IMU（惯性测量单元）传感器以及用于感知接触和力的触觉传感器。这些传感器共同构成了机器人感知外部世界和自身状态的基础。图中的文字标注了不同传感器类型及机器人可交互的实体。右侧部分展示了通过视觉传感器或仿真环境获得的视觉输入信息，具体包括RGB图像、深度图、语义分割图以及点云图。这些视觉信息提供了对环境的多层次理解，是实现具身智能的关键组成部分。

该图旨在说明，一个完整的具身智能系统不仅包括物理实体，还必须具备感知、决策和执行的能力。其中，传感器是感知能力的来源，用于获取周围环境的信息。而不同的视觉信息则体现了对环境进行多维度理解。图中视觉数据部分呈现了各种类型的视觉信息，从最基本的RGB图像到更深层次的深度图和语义分割图，反映了机器视觉在具身智能中的重要作用。点云图则体现了3D空间信息的获取，对于机器人进行三维操作至关重要。通过对各种传感器信息的融合和处理，具身智能系统能够更加全面地理解环境，从而做出更精确的决策和动作。本图与文章中关于具身智能系统基本结构和传感器类型的讨论相呼应，是理解大模型驱动的具身智能的基础。

具身系统基本结构

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🔼 该图展示了一个典型的具身智能系统的基本结构，由实体、任务和环境三个主要部分组成。实体是系统的核心，通常包括机器人、传感器和执行器。传感器用于获取环境信息，执行器则负责执行机器人的动作。任务是指机器人需要完成的目标，而环境则是机器人所处的外部世界。 图中的流程是，首先，机器人通过传感器（如视觉传感器、力传感器等）感知环境，获取周围的视觉、触觉等信息。这些感知数据被输入到具身智能算法中进行处理。具身智能算法根据感知到的环境信息，结合任务目标，决策出下一步的动作指令。这些指令被发送给执行器，执行器驱动机器人做出相应的动作，如移动机械臂、转动关节等。机器人与环境进行交互后，环境的状态会发生变化，同时机器人也会获得新的感知信息，形成一个闭环反馈过程。这种反馈机制使机器人能够不断适应环境，优化自身的策略，最终实现预定的任务目标。 此外，图中还强调了环境反馈的重要性。机器人执行动作后，环境会给予相应的反馈，例如，机器人移动后，其位置和周围环境会发生变化；机器人操作物体后，物体的位置和状态也可能发生变化。这些环境反馈信息通过传感器重新被机器人感知，从而形成一个完整的感知-决策-执行-反馈回路。这一闭环反馈机制对于具身智能体在动态和复杂环境中实现自主学习和适应至关重要。这种循环反馈的过程类似于人类的学习方式，强调了通过与环境的互动来不断优化智能体的行为策略。

模仿学习及分布偏移

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🔼 该图为论文中图 6，展示了模仿学习的基本框架及其面临的分布偏移问题。图 (a) 描绘了模仿学习的过程：通过监督学习，从专家数据集中学习状态到动作的映射，从而训练策略。图中，输入为状态（State），通过专家数据（Expert data）训练模型，最终输出动作（Action）。

图 (b) 则阐述了模仿学习中常见的分布偏移问题。横轴表示时间，纵轴表示状态空间。红线代表专家轨迹（Expert trajectory），即专家在执行任务时的状态序列；黑线代表智能体自身的执行轨迹（Rollout trajectory）。理想情况下，智能体的轨迹应尽可能接近专家的轨迹。然而，由于智能体在训练过程中只能接触到专家数据中的有限状态，当智能体在真实环境中遇到未见过的状态时，其行为可能会偏离专家轨迹，导致分布偏移。随着时间的推移，这种偏差可能会累积，使得智能体的最终表现与专家差距越来越大。

此图简洁明了地说明了模仿学习的基本原理及其局限性。模仿学习虽然可以直接从专家数据中学习策略，但其泛化能力受到训练数据覆盖范围的限制。分布偏移问题是模仿学习方法需要重点解决的关键挑战，后续可以通过数据增强、主动学习等方法改进模仿学习的性能。

RoboGen框架示意图

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🔼 该图展示了 RoboGen 框架的整体架构，该框架旨在利用大型语言模型（LLM）自动生成机器人学习的仿真环境和数据。该框架主要分为三个阶段：任务提出（Task proposal）、场景生成（Scene generation）和问题解决（Problem solving）。在任务提出阶段，LLM 根据给定的机器人类型和物体类别生成多样化的任务描述，例如“把xx放在xx上”，“打开门”，“清理桌子”等，这些任务涵盖了不同类型的机器人和物体交互。场景生成阶段，LLM 根据提出的任务生成相关的物体列表和配置信息，包括物体的大小、位置和场景配置等，之后根据这些信息在仿真环境中构建出对应的场景。然后，数据集检索模块会从现有的数据集中查找与当前场景相关的仿真数据，这些数据用于后续的仿真环节。问题解决阶段，LLM 根据任务描述将复杂任务分解为一系列的子任务（Step 1, Step 2, …, Step n），并为每个子任务选择合适的解决策略，如强化学习（RL）、模仿学习（Imitation）或模型预测控制（MPC）。最终，这些子任务会被转换为一系列机器人技能（Skills），用于解决在仿真环境中生成的任务。这个框架的目标是实现自动化任务生成、环境搭建和数据采集，从而为机器人学习提供大量多样化和高质量的数据。这种自动化流程能够显著减少人工设计环境和任务的负担，并促进机器人学习的泛化能力。整体而言，该图清晰地展示了 RoboGen 框架如何通过利用 LLM 的强大能力，从任务生成到数据采集，实现机器人学习过程的自动化和智能化。