reflect-vlm：多阶段长周期机器人操作的光影语言模型

宫俊潇Gresham

于 2025-04-09 09:41:07 发布

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reflect-vlm：多阶段长周期机器人操作的光影语言模型

reflect-vlm Reflective Planning: Vision-Language Models for Multi-Stage Long-Horizon Robotic Manipulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reflect-vlm

项目介绍

reflect-vlm 是一种基于视觉语言模型（Vision-Language Model，VLM）的多阶段长周期机器人操作方法。该项目的核心是引入反射规划机制，通过将视觉和语言信息进行融合，提高机器人在执行复杂任务时的适应性和灵活性。reflect-vlm 旨在解决机器人在面对不确定性环境时，如何进行有效规划和决策的难题。

项目技术分析

reflect-vlm 的技术架构基于以下核心组件：

视觉语言模型（VLM）：该模型将视觉输入（例如图像）和语言输入（例如指令）融合在一起，以产生相应的操作指令。VLM 的基础是深度学习，特别是神经网络。
反射规划机制：通过引入反射机制，模型可以在执行任务过程中进行自我评估和调整，从而优化决策过程。
长周期任务处理：reflect-vlm 设计了一种适用于多阶段长周期任务的规划方法，使得机器人在面对复杂任务时，能够有效应对不确定性。
仿真环境：项目提供了仿真环境，使得研究人员可以在虚拟环境中测试和验证模型的性能。

项目及技术应用场景

reflect-vlm 的应用场景主要包括以下几种：

机器人操作：在自动化工厂、仓库等场景中，机器人需要执行复杂的操作任务，如搬运、装配等。reflect-vlm 可以为这些任务提供有效的规划。
远程探测与维护：在危险或难以到达的环境中，机器人需要进行远程探测与维护。reflect-vlm 可以帮助机器人更好地理解环境信息，并进行相应的决策。
医疗辅助：在医疗领域，机器人可以帮助医生进行手术辅助、远程诊断等任务。reflect-vlm 可以为这些任务提供智能决策支持。
家庭服务：随着智能家居的发展，家庭服务机器人将成为未来家庭的重要组成部分。reflect-vlm 可以为家庭服务机器人提供更加智能的规划与决策能力。

项目特点

模块化设计：reflect-vlm 的设计具有模块化特点，用户可以根据需要选择不同的模型组件进行定制。
易用性：项目提供了丰富的文档和示例代码，用户可以轻松地安装和部署模型。
灵活性：reflect-vlm 支持多种视觉语言模型的集成，用户可以根据任务需求选择合适的模型。
开放性：reflect-vlm 是一个开源项目，用户可以根据需要对其进行修改和扩展。

以下是 reflect-vlm 项目的详细说明：

安装

克隆仓库：

git clone git@github.com:yunhaif/reflect-vlm.git
cd reflect-vlm

安装依赖：

conda create -n reflectvlm python=3.9 -y
conda activate reflectvlm
pip install -e .

（可选）如果需要训练 VLM 策略，安装额外依赖：

pip install -e ".[train]"
pip install flash-attn --no-build-isolation

仿真环境

reflect-vlm 提供了一个简单的脚本，用于与仿真环境进行交互：

python scripts/interact.py

该脚本会在 MuJoCo 中生成一个任务，并提供交互式可视化。用户可以通过输入动作来与环境进行交互。

此外，用户可以通过更改环境种子来生成多个任务：

python scripts/interact.py --env_seed 1000001

策略评估

reflect-vlm 在 Hugging Face 上提供了预训练模型，包括：

ReflectVLM-llava-v1.5-13b-base：基于固定专家数据集训练的基础 VLM 策略。
ReflectVLM-llava-v1.5-13b-post-trained：采用反射机制进行后训练的 VLM 策略。
ReflectVLM-diffusion：扩散动力学模型。

用户可以使用以下脚本来评估模型：

bash scripts/eval_base_vlm.sh

或者评估带有反射机制的策略：

bash scripts/eval_reflect_vlm.sh {sim|diffusion}

用户可以选择使用 sim 或 diffusion 作为反射机制中的动力学模型。

策略训练

reflect-vlm 的策略训练功能尚在开发中，敬请期待。

扩散模型

用户可以使用以下脚本来测试扩散模型：

python scripts/diffusion_demo.py

项目中还提供了一些扩散模型的示例图像。

引用

如果用户在研究中使用了 reflect-vlm，可以使用以下 BibTeX 引用格式：

@misc{feng2025reflective,
  title={Reflective Planning: Vision-Language Models for Multi-Stage Long-Horizon Robotic Manipulation}, 
  author={Yunhai Feng and Jiaming Han and Zhuoran Yang and Xiangyu Yue and Sergey Levine and Jianlan Luo},
  year={2025},
  eprint={2502.16707},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.RO},
  url={https://arxiv.org/abs/2502.16707}, 
}