Google DeepMind 将Gemini 1.5 Pro安装到机器人上实现机器人的记忆导航能力

Google DeepMind 的机器人团队展示了将Google Gemini 1.5 Pro安装到机器人里面，通过Gemini 1.5 Pro 的长上下文窗口提升机器人的导航能力。 实验表明，机器人能够使用人类指令、视频导览和常识推理，成功记住和找到特定位置。 研究团队通过“ 多模态指令导航与长上下文VLMs和拓扑图 ”的方法，使机器人能够执行不同任务。这些机器人在先前的项目中已熟悉了办公室环境，并通过“多模态指令导航演示”熟悉了空间。随后，团队利用分层视觉-语言-动作（VLA）技术，将环境理解和常识推理结合，使机器人能够响应书面、绘图命令以及手势指令。 在展示视频中，员工使用“OK, Robot”启动指令，机器人成功地执行了多项任务，如带领员工前往绘画板和按照白板上的指令导航到特定区域。机器人在超过50次与员工的互动中，成功率达到了约90%。 Gemini 1.5 Pro 的长上下文窗口提高了机器人记住和导航环境的能力。 实验显示机器人能使用人类指令、视频导览和常识推理找到空间中的位置。 机器人能够记住特定区域的关键位置并导航到这些位置。 系统架构通过视频帧创建拓扑图，帮助机器人在没有地图的情况下找到路径。 提供多模态指令（如地图草图、音频请求和视觉线索）能提高机器人的任务执行能力。 机器人在9000多平方英尺的区域内执行57种任务，成功率达到了约90%。 [video width="800" height="800" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/07/X2Twitter.com_GSNfrMYbAAA55GOgif.mp4"][/video] 案例1：一位 Google 员工要求机器人带他去一个可以画画的地方。“好的，”机器人戴着俏皮的黄色蝴蝶结回答道，“给我一分钟。我在用 Gemini 思考……”然后机器人带着这位员工走到了一块墙大的白板前。 [video width="1080" height="1080" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/07/7月12日.mp4"][/video] 案例2：先带着机器人在现实世界的特定区域进行了一次参观，重点介绍了需要记忆的关键地点，比如“刘易斯的办公桌”或“临时办公区域”。然后，机器人被要求带领刚才已经去过的这些地点。 [video width="1080" height="1080" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/07/7月12日-1.mp4"][/video] 一张简单的地图显示了如何到达“蓝色区域”。机器人再次思考片刻，然后长途跋涉到达了一个机器人测试区。“我已经成功地按照白板上的指示行事了，”机器人自信地宣布，这种自信是大多数人类只能梦想拥有的。 在这些视频之前，机器人通过团队称之为“带有演示巡回的多模态指令导航（MINT）”的方式熟悉了环境。实际上，这意味着带机器人在办公室周围走动，同时用语音指出不同的地标。接下来，团队利用分层视觉-语言-行动 (VLA) 来“结合环境理解和常识推理能力”。一旦这些过程结合起来，机器人可以响应书写和绘制的命令，以及手势。 多模态指令导航与长上下文VLMs和拓扑图 在研究如何让机器人更智能地导航时，一个重要的目标是让它们能理解人类的多种指令，比如语言和图片指示，然后执行相应的任务。Google DeepMind的团队开发了一个叫做Mobility VLA的项目，试图通过结合先进的视觉语言模型（VLMs）和拓扑图技术，实现这个目标。 主要内容 ： 多模态指令导航（MINT）任务 ： 什么是MINT ：这是指让机器人通过理解多种指令（如语言和图片），在一个环境中导航并完成任务。例如，机器人可以听懂你说“带我去会议室”，或者看懂你在地图上标记的路径，并准确到达目的地。 方法介绍 ： 视觉语言模型（VLMs） ：这是一种先进的人工智能技术，能够理解图像和语言信息。通过这种技术，机器人可以“看懂”和“听懂”环境中的信息，并进行合理的判断。 拓扑图 ：这是一种表示环境中各个地点及其连接关系的方法。就像是一个详细的地图，帮助机器人进行有效的路径规划。 实验验证 ： 模拟环境实验 ：在模拟环境中，研究团队测试了机器人的导航能力。结果显示，使用VLMs和拓扑图结合的方法，机器人能够成功完成任务，并且路径规划更加高效。 真实环境实验 ：在实际的办公环境中，机器人根据口头指令和书面指令进行导航。实验结果表明，机器人能够准确理解指令并顺利到达目的地，成功率超过90%。 研究成果 ： 理解和执行复杂任务 ：机器人能够通过多种指令（语言和图片）执行复杂的导航任务。 高效导航 ：利用拓扑图，机器人可以更高效地规划路径，减少行走时间。 通用性强 ：在不同环境中，机器人都表现出色，证明了该方法的普适性和可靠性。 未来方向 ： 提高理解能力 ：继续优化机器人在复杂环境中理解和执行指令的能力。 扩展应用领域 ：将这项技术应用到无人驾驶、智能家居等更多领域，提高自动化水平。 推广到其他任务 ：将这套方法推广到其他人工智能任务中，如任务规划和语义理解，进一步提升智能系统的性能。 论文： https://arxiv.org/pdf/2407.07775v1

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