RoboDual Ein innovativer Ansatz zur Kombination generalistischer und spezialisierter Robotiksteuerungen

Die steigende Nachfrage nach vielseitigen Robotersystemen, die in verschiedenen und dynamischen Umgebungen arbeiten können, hat die Bedeutung einer generalistischen Steuerung unterstrichen. Diese nutzt einen großen, körperübergreifenden Datenkorpus, um eine breite Anpassungsfähigkeit und High-Level-Reasoning zu ermöglichen. Allerdings kämpft der Generalist mit ineffizienter Inferenz und kostenintensivem Training. Die spezialisierte Steuerung hingegen ist auf spezifische Domänendaten ausgerichtet und zeichnet sich durch ihre Effizienz und Präzision auf Aufgabenebene aus. Allerdings fehlt ihr die Verallgemeinerungsfähigkeit für ein breites Anwendungsspektrum. Basierend auf diesen Beobachtungen stellen wir RoboDual vor, ein synergetisches Dualsystem, das die Vorteile sowohl der generalistischen als auch der spezialisierten Steuerung vereint.

RoboDual: Ein synergetischer Ansatz für die Robotermanipulation

RoboDual ist ein neuartiger Ansatz, der generalistische und spezialisierte Steuerungen in einem synergetischen Framework integriert und damit den Weg für die praktische Anwendung von großen VLA-Modellen (Vision-Language-Action) ebnet.

Generalist vs. Spezialist: Die Herausforderungen der Robotik

VLAs, die riesige, körperübergreifende Daten mit vortrainierten großen (Vision-)Sprachmodellen integrieren, stehen für das Potenzial generalistischer Steuerungen, den sich ständig weiterentwickelnden Anforderungen gerecht zu werden. Sie ermöglichen Fähigkeiten wie Common-Sense-Reasoning und das Befolgen von Anweisungen. Dennoch bringen VLA-basierte Generalisten einige Einschränkungen mit sich: - **Eingeschränkte Anpassungsfähigkeit:** Sie können nicht ohne weiteres auf neue Ausführungsformen oder Umgebungen übertragen werden. - **Hohe Latenz:** Ihre Größe führt zu einer extrem hohen Inferenzlatenz, was sie für die feinkörnige Steuerung in dynamischen Umgebungen ungeeignet macht. - **Begrenzte Sensoreingabe:** Aktuelle generalistische Modelle unterstützen nur Einzelbild-RGB-Beobachtungen, was ihre Effektivität bei Aufgaben einschränkt, bei denen zusätzliche sensorische Eingaben wie Tiefen- oder taktiles Feedback eine Rolle spielen.

Die Lösung: RoboDual

RoboDual nutzt die Vorteile beider Welten: die breite Verallgemeinerungsfähigkeit und die Vorteile des Web-Scale-Pretrainings eines Generalisten sowie die Effizienz und schnelle Anpassungsfähigkeit eines Spezialisten an bestimmte Aufgaben.

Funktionsweise von RoboDual

Das Herzstück von RoboDual bildet der OpenVLA-Ansatz, der als generalistische Steuerung fungiert. Ein leichtgewichtiges und skalierbares Diffusionstransformer-Modell dient als spezialisierte Steuerung. Der Spezialist lernt die multimodale Aktionsverteilung, indem er beliebige sensorische Eingaben und die Ausgaben des Generalisten über einen einheitlichen Konditionierungsmechanismus adaptiv nutzt. Latente Repräsentationen und diskretisierte Aktionsausgaben des Generalisten ermöglichen es dem Spezialisten, sich effizient mit minimalen Daten- und Trainingskosten an neue Aufgaben oder Umgebungen anzupassen. Während der Inferenz liefert der Generalist eine überlegte, aber vergleichsweise langsamere Konditionierung, die mehrstufige Rollouts des schnell reagierenden Spezialisten unterstützt, um eine präzise und generalisierte Steuerung zu erreichen. Auf diese Weise verfügt RoboDual über ein tiefes Aufgabenverständnis und die Verallgemeinerungsfähigkeit des Generalisten, kombiniert mit der effizienten Aktionsverfeinerung des Spezialisten.

Vorteile von RoboDual

- **Synergieeffekte:** Vereint die Stärken von generalistischen und spezialisierten Steuerungen. - **Effiziente Anpassung:** Der spezialisierte Diffusionstransformer ermöglicht eine schnelle Anpassung an neue Aufgaben mit minimalen Daten. - **Verbesserte Leistung:** Übertrifft sowohl spezialisierte als auch generalistische Basismodelle in verschiedenen Aufgaben. - **Echtzeit-Steuerung:** Ermöglicht eine schnellere Steuerung in dynamischen Umgebungen.

Experimentelle Ergebnisse und Ausblick

RoboDual übertrifft in realen und simulierten Umgebungen die Leistung von Einzelmodellansätzen deutlich. Es erzielt einen Leistungsgewinn von 12 % gegenüber der reinen Generalisten-Variante auf CALVIN bei minimalen Trainingskosten. RoboDual stellt einen vielversprechenden Schritt in Richtung einer robusteren und vielseitigeren Robotermanipulation dar. Zukünftige Arbeiten könnten sich auf die Erweiterung des Frameworks auf komplexere Szenarien konzentrieren, die eine Interaktion mit mehreren Robotern oder eine noch feinere Manipulation erfordern. http://arxiv.org/abs/2410.08001 https://arxiv.org/html/2410.08001v1 https://www.researchgate.net/publication/384811657_Towards_Synergistic_Generalized_and_Efficient_Dual-System_for_Robotic_Manipulation https://synthical.com/article/Towards-Synergistic%2C-Generalized%2C-and-Efficient-Dual-System-for-Robotic-Manipulation-d355bb69-bed5-453e-a647-05bc654bc26d? https://roboticsconference.org/2023/program/papers/ https://github.com/52CV/CVPR-2024-Papers https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0736584524000553 https://www.researchgate.net/scientific-contributions/Sergey-Levine-2162794215 https://ras.papercept.net/conferences/conferences/ICRA24/program/ICRA24_ContentListWeb_2.html