机器之心报道
编辑：张倩
长上下文大模型帮助机器人理解世界。
最近，谷歌 DeepMind 突然开始炫起了机器人。
这个机器人可以轻松听从人类指令、进行视觉导览，用常识推理在三维空间中寻找路径。
它使用的是最近谷歌发布的大模型 Gemini 1.5 Pro。在使用传统 AI 模型时，机器人常因上下文长度限制而难以回忆起环境细节，但 Gemini 1.5 Pro 的百万级 token 上下文长度为机器人提供了强大的环境记忆能力。
在真实的办公室场景中，工程师引导机器人游览特定区域，并标出了需要回忆的关键地点，例如「刘易斯的办公桌」或「临时办公桌区域」。转完一圈后，别人要问起来，机器人就能根据这些记忆带他去这些地点了。
即使你说不出具体要去的地点，只是表达一下目的，机器人也能带你找到对应的位置。这是大模型的推理能力在机器人身上的具体表现。
这一切离不开一个叫 Mobility VLA 的导航策略。
论文标题：Mobility VLA: Multimodal Instruction Navigation with Long-Context VLMs and Topological Graphs
DeepMind 表示，这项工作代表了人机交互的下一步。未来，用户可以简单地用智能手机拍摄他们的环境游览经历。在看过视频后，他们的个人机器人助手就能理解并在环境中导航。
Mobility VLA：利用长上下文 VLM 和拓扑图进行多模态指令导航
随着 AI 技术的不断发展，机器人导航已经取得了长足进步。早期的工作依赖于用户在预先绘制的环境中指定物理坐标。物体目标导航（ObjNav）和视觉语言导航（VLN）是机器人可用性的一大飞跃，因为它们允许用户使用开放词汇语言来定义导航目标，如「去沙发那里」。
为了让机器人在我们的日常生活中真正有用并无处不在，谷歌 DeepMind 的研究者提出将 ObjNav 和 VLN 的自然语言空间提升到多模态空间，这意味着机器人可以同时接受自然语言和 / 或图像指令，从而实现另一次飞跃。例如，一个不熟悉某栋建筑的人可以一边拿着塑料箱子一边问：「我应该把这个还到哪里去？」，机器人会根据语言和视觉上下文引导用户把箱子还到架子上。他们将这类导航任务称为多模态指示导航（MIN）。
MIN 是一项广泛的任务，包括环境探索和指令引导导航。不过，在许多情况下，人们可以通过充分利用示范游览视频来绕过探索。示范游览有几个好处：
易于收集：用户可以遥控机器人，或者在环境中行走时用智能手机录制视频。此外，还有一些探索算法可用于创建导览。
它符合用户的习惯做法：当用户得到一个新的家用机器人时，自然会带着机器人在家里转转，他们可以在参观过程中口头介绍感兴趣的地点。
在某些情况下，出于安全和保护隐私的目的，限制机器人在预先设定的区域内活动是可取的。为此，作者在本文中介绍并研究了这一类任务，即「多模态指示游览导航（MINT）」，它利用示范游览，重点是满足用户的多模态指示。
最近，大型视觉语言模型（VLMs）在解决 MINT 问题上显示出巨大潜力，这得益于它们在语言、图像理解以及常识推理方面令人印象深刻的能力，这些都是实现 MINT 的关键要素。然而，单靠 VLM 难以解决 MINT 问题，原因如下：
由于上下文长度的限制，许多 VLM 的输入图像数量非常有限，这严重限制了大型环境中环境理解的保真度。
解决 MINT 问题需要计算机器人的行动。请求此类机器人动作的查询通常与 VLM（预）训练的内容不一致。因此，机器人的零样本性能往往不能令人满意。
为了解决 MINT 问题，DeepMind 提出了 Mobility VLA，这是一种分层式视觉 - 语言 - 行动（VLA）导航策略。它结合了长上下文 VLM 的环境理解和常识推理能力，以及基于拓扑图的稳健 low-level 导航策略。
具体来说，high-level VLM 使用示范游览视频和多模态用户指令来找到游览视频中的目标帧。接下来，一个经典的 low-level 策略使用目标帧和拓扑图（从游览帧中离线构建）在每个时间步生成机器人动作（航点，waypoint）。长上下文 VLM 的使用解决了环境理解的保真度问题，拓扑图则弥补了 VLM 的训练分布与解决 MINT 所需的机器人行动之间的差距。
作者在现实世界（836 平方米）的办公室和类似家庭的环境中对移动 VLA 进行了评估。在之前难以实现的涉及复杂推理（例如「我想把东西存放在公众视线之外，我该去哪里？」）和多模态用户指令的 MINT 任务上，Mobility VLA 达到了 86% 和 90% 的成功率（分别比基线方法高出 26% 和 60%）。
作者还展示了用户与机器人互动的便捷性的巨大进步，用户可以在家庭环境中使用智能手机进行带解说的视频漫游，然后询问「我的杯垫放在哪里了？」
技术细节
Mobilit VLA 是一种分层导航策略（如图 1 所示），包括在线和离线两个部分。
在离线阶段，根据示范游览（N,F）生成拓扑图 G。在在线阶段，high-level 策略通过示范游览和多模态用户指令（d,I）找到导航目标帧索引 g，该索引是一个整数，对应于游览的特定帧。下一步，low-level 策略利用拓扑图、当前摄像头观测数据（O）和 g，在每个时间步产生一个航点动作（a），供机器人执行。
其中，h 和 l 分别代表 high-level 和 low-level 策略。
示范游览和离线拓扑图生成
Mobility VLA 利用环境示范游览来解决 MINT 问题。这种游览可以由人类用户通过远程操作进行，也可以在环境中行走时用智能手机录制视频。
然后，Mobility VLA 会离线构建拓扑图 G = (V，E)，其中每个顶点 v_i∈V 都对应演示游览视频 (F, N) 中的帧 f_i。作者使用 COLMAP（一种现成的运动结构管道）来确定每帧的近似 6 自由度相机姿态，并将其存储在顶点中。接下来，如果目标顶点位于源顶点的「前方」（与源顶点的姿态相差小于 90 度），且距离在 2 米以内，则会在 G 中添加一条有向边。
与传统的导航 pipeline（例如绘制环境地图、识别可穿越区域，然后构建 PRM）相比，拓扑图方法要简单得多，因为它能根据游览轨迹捕捉环境的一般连通性。
基于长上下文多模态 VLM 的 High-Level 目标寻找
在在线执行过程中，high-level 策略利用 VLM 的常识推理能力，从示范游览中确定一个导航目标，以满足各种多模态、口语化且往往含糊不清的用户指令。为此，研究者准备了一个由文字和图像交错组成的提示 P (F,N,d,I)。下面是多模态用户指令的一个具体例子，对应的是表 1 中的一个问题 ——「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 ?`
VLM 返回一个整数目标帧索引 g。
利用拓扑图实现 low-level 目标
一旦 high-level 策略确定了目标帧索引 g，low-level 策略（算法 1）就会接手，并在每个时间步产生一个航点动作（公式 1）。
在每个时间步中，作者使用实时分层视觉定位系统，利用当前相机观测值 O 估算机器人的姿态 T 和最近的起始顶点 v_s∈G （第 5 行）。该定位系统通过全局描述符在 G 中找到 k 个最近的候选帧，然后通过 PnP 计算 T。接下来，通过 Dijkstra 算法（第 9 行）确定 v_s 与目标顶点 v_g（与 g 对应的顶点）之间拓扑图上的最短路径 S。最后，low-level 策略会返回一个航点动作，即 S 中下一个顶点 v_1 相对于 T 的 ∆x、∆y、∆θ（第 10 行）。
实验结果
为了展示 Mobility VLA 的性能并进一步了解关键设计，作者设计了实验来回答以下研究问题：
问题 1：在现实世界中，Mobility VLA 在 MINT 中是否表现出色？
问题 2：Mobility VLA 是否会因为使用长上下文 VLM 而优于替代方案的性能？
问题 3：拓扑图是否必要？VLM 能否直接产生行动？
Mobility VLA 在现实环境中有着稳健的端到端表现
1、端到端成功率高。表 2 显示，在大多数用户指令类别中，Mobility VLA 的端到端导航成功率都很高，包括以前不可行的「推理 - 要求」和「多模态」指令。
2、稳健的 low-level 目标达成。表 2 还显示了 Mobility VLA 的 low-level 目标达成策略在现实世界中的稳健性（100% 成功率）。其中的示范游览记录是在实验前几个月录制的，当时许多物体、家具和照明条件都不同。
长上下文 VLM 在高级目标查找方面优于其他选择
1、Mobility VLA 优于替代方案。表 3 显示，Mobility VLA 的 high-level 目标查找成功率明显高于对比方法。鉴于 low-level 成功率为 100%，这一 high-level 目标查找成功率代表了端到端成功率。
2、使用长上下文 VLM 处理高帧率游览视频是成功的关键。向非长上下文 VLM 输入大型环境的完整示范游览是一项挑战，因为每幅图像都需要数百个 token 的预算。减少输入 token 数量的一个解决方案是降低游览视频帧频，但代价是中间帧丢失。表 4 显示，随着游览帧频的降低，high-level 目标查找成功率也在降低。这并不奇怪，因为帧率较低的游览视频有时会丢失导航目标帧。此外，在比较最先进的 VLM 时，只有 Gemini 1.5 Pro 的成功率令人满意，这要归功于其长达 100 万个 token 的上下文长度。
拓扑图是成功的关键
表 5 显示了 Mobility VLA 在模拟中的端到端性能与提示 VLM 直接输出航点操作的比较。0% 的端到端成功率表明，Gemini 1.5 Pro 在没有拓扑图的情况下无法实现机器人的零样本导航。根据实验，作者发现无论当前摄像头的观测结果如何，Gemini 几乎总是输出「向前移动」的航点动作。此外，当前的 Gemini 1.5 API 需要在每次推理调用时上传全部 948 幅游览图像，导致机器人每移动 1 米就需要花费 26 秒的运行时间，成本之高令人望而却步。另一方面，Mobility VLA 的 high-level VLM 会花费 10-30 秒找到目标索引，然后机器人会使用 low-level 拓扑图导航到目标，从而形成一个高度稳健和高效（每步 0.19 秒）的系统来解决 MINT 问题。
更多细节请参考原论文。
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