三思而后行：ViLa 揭示GPT-4V 在机器人视觉-语言规划中的强大功能

23年11月来自清华、上海AI实验室和上海姚期智研究院的论文“Look Before You Leap: Unveiling the Power of GPT-4V in Robotic Vision-Language Planning”。

本研究是让机器人具备物理上落地的任务规划能力。最近的进展表明，大语言模型 (LLM) 拥有丰富的知识，可用于机器人任务，尤其是在推理和规划方面。然而，LLM 受到一些限制，如缺乏世界落地和依赖外部affordance模型来感知环境信息，而这些信息无法与 LLM 联合推理。任务规划器应该是一个固有落地、统一的多模态系统。为此，引入 机器人视觉-语言规划 (ViLa) ，这是一种长范围机器人规划方法，它利用视觉语言模型 (VLM) 来生成一系列可操作的步骤。ViLa 将感知数据直接集成到其推理和规划过程中，从而能够深刻理解视觉世界中的常识知识，包括空间布局和目标属性。它还支持灵活的多模态目标规范并自然地融入视觉反馈。在真实机器人和模拟环境中进行广泛评估，证明了 ViLa 优于现有基于 LLM 的规划器，凸显其在广泛的开放世界操纵任务中的有效性。

场景-觉察任务规划，是人类智能的关键方面 [83, 75]。当呈现简单的语言指令时，人类会根据上下文演示出一系列复杂的行为。以“拿一罐可乐”的指令为例。如果可乐罐是可见的，人们会立即拿起它。如果看不见，他们会搜索冰箱或储藏柜等位置。这种适应性反映了人类对场景的深刻理解和广泛的常识，使他们能够根据上下文解释指令。

近年来，大语言模型 (LLM) [9, 62, 13, 6] 展示了其在编码有关世界的广泛语义知识方面的卓越能力 [65, 42, 29]。这引发了人们对利用 LLM 为复杂的长期任务生成分步规划的兴趣日益浓厚 [2, 37, 38]。然而，LLM 的一个关键限制是它们缺乏世界基础 —— 它们无法感知和推理机器人及其环境的物理状态，包括物体形状、物理属性和现实世界约束。

为了克服这一挑战，一种流行的方法是采用外部affordance模型 [27]，例如开放词汇检测器 [57] 和价值函数 [2]，为 LLM 提供现实世界的落地 [2, 40]。然而，这些模块通常无法在复杂环境中传达真正必要的任务相关信息，因为它们充当向 LLM 传输感知信息的单向通道。在这种情况下，LLM 就像一个盲人，而affordance模型则充当一个有视力的向导。一方面，盲人完全依靠自己的想象力和导游有限的叙述来理解世界；另一方面，有视力的向导可能无法准确理解盲人的目的。

在缺乏精确的、与任务相关视觉信息的情况下，这种组合通常会导致不可行或不安全的行动规划。例如，一个负责从架子上取出漫威（Marvel）模型的机器人可能会忽略纸杯和可乐罐等障碍物，从而导致碰撞。考虑另一个准备美术课的例子，剪刀，可以被视为锋利和危险的物体，或被视为手工艺品的必备工具。由于缺乏特定的任务信息，这种区分对于视觉模块来说具有挑战性。

这些例子突出了基于 LLM 规划器在捕捉复杂的空间布局和细粒度目标属性方面的局限性，强调了视觉和语言之间主动联合推理的必要性。以 GPT-4V(ision) [61, 88] 为代表的视觉语言模型 (VLM) 的最新进展，大大拓宽了研究视野。VLM 将感知和语言处理协同成一个统一的系统，从而能够将感知信息直接纳入语言模型的推理中 [53, 14, 5, 97]。

设定机器人系统采用对环境的视觉观测 xt 和描述操作任务的高级语言指令 L（例如“将这些不同颜色的容器稳固地堆叠起来”）。假设视觉观测 xt 可以准确表示世界状态。语言指令 L 可以是任意长的范围或未指定的范围（即需要上下文理解）。工作研究的核心问题是生成一系列文本动作，表示为 l1 , l2 , · · · , lT 。每个文本动作 lt 都是一个短范围的语言指令（例如“拿起蓝色容器”），它指定一个子任务/原始技能 πlt。注：这里并不侧重于这些技能 Π 的获得；相反，假设所有必要的技能都已具备。这些技能可以采用预定义的脚本策略形式，也可以通过各种学习方法获得，包括强化学习 (RL) [76] 和行为克隆 (BC) [66]。

为了生成可行的规划，高级机器人规划必须落地物理世界。虽然 LLM 拥有丰富的结构化世界知识，但它们完全依赖于语言输入，因此需要外部组件（例如affordance模型）来完成基础过程。然而，这些外部affordance模型（例如，RL 策略的价值函数 [2, 44]、目标检测模型 [57] 和动作检测模型 [71]）是手动设计的独立通道，独立于 LLM 运行，而不是集成到端到端系统中。此外，它们的作用仅仅是将高维视觉感知信息传输给 LLM，缺乏联合推理能力。视觉和语言模态的分离，导致视觉模块无法提供全面的、与任务相关的视觉信息，从而阻碍了 LLM 基于准确的与任务相关的视觉洞察进行规划。

视觉语言模型 (VLM) 的最新进展提供了一种解决方案。VLM 展现出前所未有的图像和语言理解和推理能力 [53, 14, 5, 97]。至关重要的是，VLM 中蕴含的广泛世界知识本质上植根于它们处理的视觉数据。因此，直接使用 VLM，协同视觉和语言能力，将高级指令分解为一系列低级技能。

该方法称为 机器人视觉语言规划 (ViLa) 。具体而言，给定当前对环境的视觉观测 xt 和高级语言目标 L，ViLa 提示 VLM 生成分步规划 p1:N 来运行。选择第一步作为文本操作 lt = p1，实现闭环执行。一旦选择了文本动作 lt，机器人就会执行相应的策略 πlt，并修改 VLM 查询以包含 lt，然后再次运行该过程，直到达到终止token（例如“完成”）。其流程的概述如图所示，算法也描述如下。

如图是ViLa做长范围机器人任务规划的例子：（a）-（l）给出12个任务。