RT-H：让机器人学会根据人类语言描述执行任务

RT-H是一个利用视觉语言模型（VLM）通过语言来预测动作层次结构的模型，由Google DeepMind的研究团队开发。。RT-H能够理解用自然语言描述的任务指令，比如你告诉机器人“关闭开心果罐”，机器人可以理解这个任务需要它做哪些具体的动作。 这种方法的聪明之处在于，它把复杂的任务分解成了简单的动作序列。这不仅让机器人更容易学习不同的任务，而且当任务失败时，人类可以用简单的语言来告诉机器人如何修正，比如改变动作的方向或方式。这种用语言来指导机器人的方式，让人类与机器人的交互变得更简单、直观。 主要能力 理解语言描述的任务 ：RT-H能够理解用自然语言描述的任务指令，比如“关闭开心果罐”，并将其转化为一系列具体的动作步骤。

生成动作层次结构 ：它通过预测语言动作，如“向前移动手臂”和“向右旋转手臂”，来创建一个从高级任务到低级动作的层次结构。这种结构帮助模型在具有不同语义描述的任务之间共享动作的结构。

跨任务学习 ：RT-H利用自然语言的结构，实现了不同但语义相似任务之间的数据共享，这样即使是在多任务数据集中，也能有效地学习。

人机交互 ：当任务执行不成功时，人类可以通过简单的语言指令直接对机器人进行动作修正，比如更改动作的方向或方式。这增强了机器人的灵活性和适应性。

从修正中学习 ：RT-H不仅能接受语言修正来即时改进任务执行，还能从这些人类干预中学习，以改善未来的性能。

强大的视觉语言模型支持 ：它基于视觉语言模型（VLM），使得RT-H能够处理视觉信息和语言信息，为动作预测提供丰富的上下文。

高效的模型训练 ：RT-H采用了端到端的训练框架，通过在互联网规模的数据上共同训练，从而利用了大量的先验知识，提高了模型的学习效率和动作预测的准确性。

动作预测的精准性和上下文适应性 ：通过将语言动作作为中间步骤，RT-H在预测具体动作时能够考虑任务的上下文和场景的具体情况，使得动作执行更加精准和适应性强。

RT-H（Robot Transformer with Action Hierarchies，带动作层次结构的机器人变换器）的工作原理是通过建立一个桥梁，连接高级的任务描述和机器人需要执行的具体动作。 RT-H工作分两步：首先，根据任务的描述和视觉观察（看到的图像），预测出需要执行的一系列动作（我们叫它“语言动作”）；然后，基于这些预测出的动作和实际观察到的场景，决定具体的机器人动作。这就像是先给机器人一个大概的行动计划，然后根据实际情况调整计划细节。 以下几个关键步骤： 1. 任务解析 RT-H首先接收一个用自然语言描述的任务，例如“关闭开心果罐”。 然后，它分析这个任务，确定完成任务需要哪些具体的动作序列。 2. 语言动作预测 接下来，RT-H使用视觉语言模型（VLM）预测一系列的“语言动作”。这些语言动作是更细粒度的任务描述，如“向前移动手臂”、“旋转手臂向右”等。 这一步是将复杂任务分解成更简单、可执行的指令，有助于模型理解和执行任务。 3. 动作层次结构建立 通过这种方式，RT-H建立了从高级任务到具体动作的层次结构。这种层次结构使得模型能够在执行不同任务时，识别和重用相同或相似的动作序列。 这种层次化方法增强了数据在多任务之间的可共享性，提高了学习效率。 4. 动作执行预测 基于预测出的语言动作和当前的视觉观察，RT-H进一步预测机器人应该如何具体执行这些动作，包括动作的方向、力度等细节。 这一步骤使得机器人能够根据当前的环境和任务需求，灵活调整其动作。 5. 人机交互与学习 如果机器人在执行任务过程中遇到问题或者失败，操作者可以通过提供新的语言动作指令来修正机器人的行为。 RT-H能够接受这些修正，并将其应用于当前和未来的任务执行中，实现从人类干预中学习和适应。 6. 模型训练与优化 RT-H模型通过在大规模的视觉语言数据上共同训练，吸收了大量的先验知识，这有助于它更好地理解任务描述和视觉信息。 此外，它还可以通过实际执行任务和接收人类干预的过程中不断学习和优化。 实验效果 通过这种方式，RT-H在让机器人学习执行多种任务上取得了很好的效果，比起以前的方法，它能更好地理解和执行任务，即使在新的或者复杂的环境中也是如此。最重要的是，当机器人不确定如何完成任务时，人们可以很容易地用语言来指导它，帮助它学习如何更好地完成任务。 提高多任务学习效率 ：RT-H通过利用动作的语言描述来构建任务与动作之间的层次结构，使得模型能够在多任务数据集中实现更高效的学习。这种层次结构的引入让模型在处理结构上不同但在动作层面相似的任务时，能够更好地共享和转移学习经验。