最近，Google DeepMind 突然開始炫起了機器人。 
這個機器人可以輕鬆聽從人類指令、進行視覺導覽，用常識推理在三維空間中尋找路徑。 它使用的是最近谷歌發布的大模型 Gemini 1.5 Pro。在使用傳統 AI 模型時，機器人常因上下文長度限製而難以回憶起環境細節，但 Gemini 1.5 Pro 的百萬級 token 上下文長度為機器人提供了強大的環境記憶能力。 在真實的辦公室場景中，工程師引導機器人遊覽特定區域，並標出了需要回憶的關鍵地點，例如“劉易斯的辦公桌”或“臨時辦公桌區域”。轉完一圈後，別人要問起來，機器人就能根據這些記憶帶他去這些地點了。 
即使你說不出具體要去的地點，只是表達一下目的，機器人也能帶你找到對應的位置。這是大模型的推理能力在機器人身上的具體表現。 
這一切離不開一個叫 Mobility VLA 的導航策略。
- 論文標題：Mobility VLA: Multimodal Instruction Navigation with Long-Context VLMs and Topological Graphs
- 論文連結：https://arxiv.org/pdf
DeepMind 表示，這項工作代表了人機互動的下一步。未來，用戶可以簡單地用智慧型手機拍攝他們的環境導覽經驗。在看過影片後，他們的個人機器人助手就能理解並在環境中導航。
Mobility VLA：利用長上下文 VLM 和拓撲圖進行多模態指令導航
隨著 AI 技術的不斷發展，機器人導航已經取得了長足進步。早期的工作依賴使用者在預先繪製的環境中指定物理座標。物件目標導航（ObjNav）和視覺語言導航（VLN）是機器人可用性的一大飛躍，因為它們允許用戶使用開放詞彙語言來定義導航目標，例如「去沙發那裡」。
為了讓機器人在我們的日常生活中真正有用且無處不在，GoogleDeepMind 的研究者提出將ObjNav 和VLN 的自然語言空間提升到多模態空間，這意味著機器人可以同時接受自然語言和/ 或圖像指令，從而實現另一次飛躍。例如，一個不熟悉某棟建築的人可以一邊拿著塑膠箱子一邊問：「我應該把這個還到哪裡去？」，機器人會根據語言和視覺上下文引導用戶把箱子還到架子上。他們將這類導航任務稱為多模態指示導航（MIN）。
MIN 是一項廣泛的任務，包括環境探索和指令引導導航。不過，在許多情況下，人們可以透過充分利用示範遊覽影片來繞過探索。示範遊覽有幾個好處：
易於收集：使用者可以遙控機器人，或在環境中行走時用智慧型手機錄製影片。此外，還有一些探索演算法可用於建立導覽。
- 它符合用戶的習慣做法：當用戶得到一個新的家用機器人時，自然會帶著機器人在家裡轉轉，他們可以在參觀過程中口頭介紹感興趣的地點。
- 在某些情況下，出於安全和保護隱私的目的，限制機器人在預先設定的區域內活動是可取的。為此，作者在本文中介紹並研究了這一類任務，即“多模態指示遊覽導航（MINT）”，它利用示範遊覽，重點是滿足用戶的多模態指示。
最近，大型視覺語言模型（VLMs）在解決MINT 問題上顯示出巨大潛力，這得益於它們在語言、圖像理解以及常識推理方面令人印象深刻的能力，這些都是實現MINT 的關鍵要素。然而，單靠 VLM 難以解決 MINT 問題，原因如下：
- 由於上下文長度的限制，許多 VLM 的輸入圖像數量非常有限，這嚴重限制了大型環境中環境理解的保真度。
- 解決 MINT 問題需要計算機器人的行動。請求此類機器人動作的查詢通常與 VLM（預）訓練的內容不一致。因此，機器人的零樣本性能往往不能令人滿意。
為了解決 MINT 問題，DeepMind 提出了 Mobility VLA，這是一種分層式視覺 - 語言 - 行動（VLA）導航策略。它結合了長上下文 VLM 的環境理解和常識推理能力，以及基於拓樸圖的穩健 low-level 導航策略。 具體來說，high-level VLM 使用示範遊覽視頻和多模態用戶指令來找到遊覽視頻中的目標幀。接下來，一個經典的 low-level 策略使用目標幀和拓撲圖（從遊覽幀中離線構建）在每個時間步生成機器人動作（航點，waypoint）。長上下文 VLM 的使用解決了環境理解的保真度問題，拓樸圖則彌補了 VLM 的訓練分佈與解決 MINT 所需的機器人行動之間的差距。 作者在現實世界（836 平方公尺）的辦公室和類似家庭的環境中對行動 VLA 進行了評估。在先前難以實現的涉及複雜推理（例如「我想把東西存放在公眾視線之外，我該去哪裡？」）和多模態使用者指令的MINT 任務上，Mobility VLA 達到了86% 和90% 的成功率（分別比基線方法高出26% 和60%）。 作者還展示了用戶與機器人互動的便利性的巨大進步，用戶可以在家庭環境中使用智慧型手機進行帶解說的視頻漫遊，然後詢問“我的杯墊放在哪裡了？” Mobilit VLA 是一種分層導航策略（如圖1 所示），包括線上和離線兩個部分。 在離線階段，根據示範遊覽（N,F）產生拓樸圖 G。在線上階段，high-level 策略透過示範遊覽和多模態使用者指令（d,I）找到導航目標幀索引 g，該索引是一個整數，對應於遊覽的特定幀。下一步，low-level 策略利用拓樸圖、目前攝影機觀測資料（O）和 g，在每個時間步產生一個航點動作（a），供機器人執行。 其中，h 和 l 分別代表 high-level 和 low-level 策略。 Mobility VLA 利用環境示範遊覽來解決 MINT 問題。這種遊覽可以由人類使用者透過遠端操作進行，也可以在環境中行走時用智慧型手機錄製影片。 然後，Mobility VLA 會離線建立拓撲圖 G = (V，E)，其中每個頂點 v_i∈V 都對應演示遊覽影片 (F, N) 中的幀 f_i。作者使用 COLMAP（現成的運動結構管道）來確定每個畫面的近似 6 自由度相機姿態，並將其儲存在頂點中。接下來，如果目標頂點位於來源頂點的「前方」（與來源頂點的姿態相差小於 90 度），且距離在 2 公尺以內，則會在 G 中加入一條有向邊。 與傳統的導航 pipeline（例如繪製環境地圖、識別可穿越區域，然後構建 PRM）相比，拓撲圖方法要簡單得多，因為它能根據遊覽軌跡捕捉環境的一般連通性。 基於長上下文多模態VLM 的High-Level 目標尋找在線上執行過程中，high-level 策略利用VLM 的常識性遊覽能力，從一個示範目標，以滿足各種多模態、口語化且往往含糊不清的使用者指令。為此，研究者準備了一個由文字和圖像交錯組成的提示 P (F,N,d,I)。以下是多模態使用者指令的具體例子，對應的是表 1 中的一個問題 ——「Where should I return this？」。 You are a robot operating in a building and your task is to respond to the user command about going to a specific location by finding the closest frame in the tour video to navigate to . These frames are from the tour of the building last year . [ Frame 1 Image f1] Frame 1. [ Frame narrative n1] ... [ Frame k Image fk ] Frame k . [ Frame narrative nk ] This image is what you see now . You may or may not see the user in this image . [ Image Instruction I] The user says : Where should I return this ? How would you respond ? Can you find the closest frame ?
一旦high-level 策略確定了目標幀索引g，low-level 策略（11）就會接手，並在每個時間步驟產生一個航點動作（公式1）。 在每個時間步中，作者使用即時分層視覺定位系統，利用當前相機觀測值 O 估算機器人的姿態 T 和最近的起始頂點 v_s∈G （第 5 行）。此定位系統透過全域描述符在 G 中找到 k 個最近的候選幀，然後透過 PnP 計算 T。接下來，透過 Dijkstra 演算法（第 9 行）確定 v_s 與目標頂點 v_g（與 g 對應的頂點）之間拓撲圖上的最短路徑 S。最後，low-level 策略會回傳一個航點動作，即 S 中下一個頂點 v_1 相對於 T 的 ∆x、∆y、∆θ（第 10 行）。 為了展示Mobility VLA 的表現並進一步了解關鍵設計，作者設計了實驗來回答以下研究問題： ，Mobility VLA 在MINT 中是否表現出色？
問題 2：Mobility VLA 是否會因為使用長上下文 VLM 而優於替代方案的效能？ 問題 3：拓撲圖是否必要？ VLM 能否直接產生行動？
Mobility VLA 在現實環境中有著穩健的端到端表現
1、端到端成功率高。表 2 顯示，在大多數使用者指令類別中，Mobility VLA 的端對端導航成功率都很高，包括先前不可行的「推理 - 要求」和「多模態」指令。 2、穩健的 low-level 目標達成。表 2 也顯示了 Mobility VLA 的 low-level 目標達成策略在現實世界中的穩健性（100% 成功率）。其中的示範遊覽記錄是在實驗前幾個月錄製的，當時許多物體、家具和照明條件都不同。
1、Mobility VLA 優於替代方案。表 3 顯示，Mobility VLA 的 high-level 目標查找成功率明顯高於對比方法。鑑於 low-level 成功率為 100%，此 high-level 目標查找成功率代表了端到端成功率。 2、使用長上下文 VLM 處理高幀率遊覽影片是成功的關鍵。向非長上下文 VLM 輸入大型環境的完整示範遊覽是一項挑戰，因為每個圖像都需要數百個 token 的預算。減少輸入 token 數量的一個解決方案是降低遊覽視訊幀頻，但代價是中間幀丟失。表 4 顯示，隨著遊覽幀頻的降低，high-level 目標查找成功率也正在降低。這並不奇怪，因為幀率較低的遊覽影片有時會丟失導航目標幀。此外，在比較最先進的 VLM 時，只有 Gemini 1.5 Pro 的成功率令人滿意，這要歸功於其長達 100 萬個 token 的上下文長度。
表 5 顯示了 Mobility VLA 在模擬中的端到端性能與提示 VLM 直接輸出航點操作的比較。 0% 的端對端成功率表明，Gemini 1.5 Pro 在沒有拓撲圖的情況下無法實現機器人的零樣本導航。根據實驗，作者發現無論當前相機的觀測結果如何，Gemini 幾乎總是輸出「向前移動」的航點動作。此外，目前的 Gemini 1.5 API 需要在每次推理呼叫時上傳全部 948 幅遊覽影像，導致機器人每移動 1 公尺就需要花費 26 秒的運行時間，成本之高令人望而卻步。另一方面，Mobility VLA 的high-level VLM 會花費10-30 秒找到目標索引，然後機器人會使用low-level 拓撲圖導航到目標，從而形成一個高度穩健和高效（每步0.19 秒）的系統來解決MINT 問題。以上是Gemini 1.5 Pro裝進機器人，參觀一遍公司就能禮賓、帶路的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
