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　　本文作家来自于中国群多大学，深圳朝闻道科技有限公司以及中国电信人为智能探求院。此中第一作家冯若轩为中国群多大学二年级硕士生，要紧探求宗旨为多模态具身智能，师从胡迪熏陶。

　　短序：正在机械人垄断物体的流程中，差异传感器数据领导的噪声会对预测控创造成如何的影响？中国群多大学高瓴人为智能学院 GeWu 试验室、朝闻道机械人和 TeleAI 迩来的互帮探求揭示并指出了 “模态时变性”（Modality Temporality）征象，通过逮捕并描绘各个模态质地随物体垄断流程的变动，晋升差异消息正在具身多模态交互的感知质地，可明显改观精美物体垄断的表示。论文已被 CoRL2024 采纳并选为 Oral Presentation。

　　人类正在与境遇互动时浮现出了令人感叹的感官调和才能。以一位厨师为例，他不但可以依靠直觉控造食材增添的最佳机会，还能通过参观食品的色彩变动、细听烹调流程中的音响以及嗅闻食品的香气来精准调控火候，从而无缝地实现烹调流程中的每一个杂乱阶段。这种才能，即正在实践杂乱且长时辰的操作工作时，矫健行使差异的感官，是创造正在对工作各个阶段周密而深入认识的底子之上的。

　　然而，看待机械人而言，何如调和这些感官模态以更高效地实现指定的操作工作，以及何如充沛行使多模态感知才能来达成可泛化的工作实践，仍是目前尚未治理的题目。咱们不但须要使模子认识工作阶段自己，还须要从工作阶段的新角度从新审视多传感器交融。正在一个杂乱的垄断工作中实现将工作划分为差异阶段的一系列子方针的流程中，各个模态的数据质地很或者随工作阶段而无间变动。因而，阶段转换很或者导致模态紧要性的变动。除此除表，每个阶段内部也或者存正在相对较幼的模态质地变动。咱们将这种征象总结为多传感器仿效进修的一大挑衅：模态时变性（Modality Temporality）。然而机器人，过去的举措很少闭心这一点，纰漏了阶段认识正在多传感器交融中的紧要性。

　　本文模仿人类的基于阶段认识的多感官感知流程，提出了一个由阶段指点的动态多传感器交融框架 MS-Bot，旨正在基于由粗到细粒度的工作阶段认识动态地闭心拥有更高质地的模态数据，从而更好地应对模态时变性的挑衅，实现须要多种传感器的精美垄断工作。

　　正在杂乱的操作工作中，各传感器数据的质地或者会跟着阶段的变动而变动。正在差异的工作阶段中，一个特定模态的数据或者对举措的预测拥有庞大孝敬，也或者动作要紧模态的增补，以至或者险些不供应任何有效的消息。

　　以上图中的倾倒工作为例完美电竞，正在初始的对齐阶段中，视觉模态对举措的预测起肯定性效率。进入劈头倾倒阶段后，模子须要劈头行使音频和触觉的反应来确定适当的倾倒角度（倒出速率）。正在依旧静止阶段，模子要紧依赖音频和触觉消息来判决一经倒出的幼钢珠质地是否一经亲热方针值，而视觉险些不供应有效的消息。结果，正在停止倾倒阶段，模子须要行使触觉模态的消息判决倾倒工作是否一经实现，与劈头倾倒阶段举办分辨。除阶段间的模态质地变动，各个阶段内部也或者存正在较幼的质地变动，比如音频模态正在劈头倾倒和停止倾倒的前期和后期拥有差异的紧要性。咱们将这两种变动分辨为粗粒度和细粒度的模态质地变动，并将这种征象总结为多传感器仿效进修中的一个紧要挑衅：模态时变性。

　　为了应对模态时变性的挑衅，咱们以为正在机械人垄断工作中，多传感器数据的交融应当创造正在充沛的工作阶段认识之上。因而，咱们提出了 MS-Bot 框架，这是一个由阶段指点的动态多传感器交融举措，旨正在基于显式的由粗到细的工作阶段认识动态地闭心拥有更高质地的模态数据。为了将显式的阶段认识整合到仿效进修流程中，咱们起首为每个数据聚积的样本增添了一个阶段标签，并将举措标签和阶段标签协同动作监视信号练习包罗四个模块的 MS-Bot 框架（如图 2 所示）：

　　特点提取模块：该模块包罗一系列单模态编码器，每个编码器都接收一段简短的单模态观测史籍动作输入，并将它们编码为特点。

　　形态编码器：该模块旨正在将各模态特点和举措史籍序列编码为默示目前工作形态的 token。举措史籍与人类回想类似，能够帮帮指示目前所处的工作形态。咱们将举措史籍输入到一个 LSTM 中，并通过一个 MLP 将它们与模态特点编码为形态 token机器人。

　　阶段认识模块：该模块旨正在通过将阶段消息注入形态 token 中，从而达成显式的由粗到细粒度的工作阶段认识。咱们用一组可进修的阶段 token 来默示每个工作阶段，并通过一个门控收集（MLP）来预测目前所处的阶段，行使 Softmax 归一化后的阶段预测分数对阶段 token 举办加权交融，获妥目前阶段 token。门控收集的练习以阶段标签动作监视信号，对非目前阶段的预测分数举办责罚机器人。咱们还减弱了对阶段界限相近的样本上的相邻阶段分数责罚，从而达成软拘束后果，获得更光滑的阶段预测。新的注入阶段消息后的形态 token 由原形态 token 和阶段 token 加权交融获得，能够默示工作阶段内的细粒度形态，从而对多传感器动态交融举办指点。

　　动态交融模块：该模块按照目前工作阶段的细粒度形态动态地采选闭心的模态特点。咱们以注入了阶段消息的形态 token 动作 Query，将模态特点动作 Key 和 Value 举办交叉幼心力（Cross Attention）。该举措按照目前工作阶段的需求，将各模态的特点动态地整合到一个交融 token 中机器人。结果，该交融 token 输入到政策收集（MLP）中预测下一个举措。咱们还引入了随机幼心力恍惚机造，以必定概率将各单模态特点 token 上的幼心力分数替代为无其余均匀值，提防模子浅易地回想与幼心力分数形式对应的举措。

　　为了验证基于由粗到细的工作阶段认识的 MS-Bot 的良好性，咱们正在两个特别有挑衅性的精美机械人垄断工作：倾倒和带有键槽的桩插入中举办了注意的对照。

　　如表 1 所示，MS-Bot 正在两个工作的全盘成立上均优于全盘基线举措。MS-Bot 正在两个工作中的功能抢先了运用自幼心力（Self Attention）进举止态交融的 MULSA 基线，这证据 MS-Bot 通过正在交融流程中基于对目前阶段的细粒度形态的认识更好地分派模态权重，而没有显示阶段认识的 MULSA 基线无法充沛行使动态交融的上风。

　　咱们还对工作实现中各个模态的幼心力分数和各阶段的预测分数举办了可视化。正在每个时辰步，咱们不同对每种模态的全盘特点 token 的幼心力分数举办均匀，而阶段预测分数是 Softmax 归一化后的门控收集输出。如图 4 所示，MS-Bot 凿凿地预测了工作阶段的变动，而且得益于模子中由粗到细粒度的工作阶段认识，三个模态的幼心力分数依旧相对牢固完美电竞，表示出清楚的阶段间变动和较幼的阶段内调理。

　　为了验证 MS-Bot 对作梗物的泛化才能，咱们正在两个工作中都插手了视觉作梗物。正在倾倒工作中完美电竞，咱们将量筒的色彩从白色更改为赤色。看待桩插入工作，咱们将底座色彩从玄色更改为绿色（“Color”），并正在底座界限安顿杂物（“Mess”）完美电竞。如表 2 所示，MS-Bot 正在各样有作梗物的场景中永远依旧功能上风，这是由于 MS-Bot 按照对目前工作阶段的认识动态地分派模态权重，从而裁汰视觉噪声对交融特点的影响，而基线举措缺乏认识工作阶段并动态调理模态权重的才能。

　　本文从工作阶段的视角从新审视了机械人垄断工作中的多传感器交融，引入模态时变性的挑衅，并将由子方针划分的工作阶段融入到仿效进修流程中。该探求提出了 MS-Bot，一种由阶段指点的多传感器交融举措，基于由粗到细粒度的阶段认识动态地闭心质地更高的模态。咱们自负由显式阶段认识指点的多传感器交融会成为一种有用的多传感器机械人感知范式，并借此期望可以勉励更多的多传感器机械人垄断的相干探求。视听触感官协同配合的具身慎密左右人大胡完美电竞迪团队追求机械人模态时变性寻事