具身智能多模态规划

1. 概述

具身智能（Embodied AI）旨在赋予智能体在物理世界中感知、推理和行动的能力。不同于传统的纯文本或纯视觉推理，具身智能需要处理多模态信息（视觉、本体感受、触觉、语言指令等）并生成可执行的动作序列。

本专题将探讨多模态大型语言模型（MLLM）如何赋能具身智能规划，实现从感知到行动的闭环控制。

2. 具身规划的问题定义

2.1 形式化定义

给定：

• 环境状态 $s\in \mathcal{S}$
• 智能体的观测 $o\in \mathcal{O}$
• 自然语言指令 $i$
• 可能的动作空间 $\mathcal{A}$

目标是生成一个动作序列 $a_1,a_2,\dots ,a_T$，使得：

$$\pi (a_t|s_t,o_t,i)=P(a_t|s_{t-1},o_t,i,a_{1:t-1})$$

2.2 多模态输入处理

具身规划需要融合多种模态：

$$\text{Context}=\text{Fuse}(\text{Visual}(o),\text{Propriorception}(p),\text{Language}(i),\text{Memory}(m))$$

3. EMAC+：链式推理的具身多模态助手

3.1 核心思想

论文：EMAC+ (CVPR 2025). “Embodied Multimodal Assistant with Chains of Reasoning.”

EMAC+ 将链式推理引入具身智能，使模型能够进行多步规划并保持长期一致性。

3.2 架构设计

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      EMAC+ Architecture                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  ┌──────────┐    ┌────────────────┐    ┌──────────────┐   │
│  │ 视觉输入  │───→│ Visual Encoder │───→│              │   │
│  └──────────┘    └────────────────┘    │   Fusion     │   │
│                                          │   Module     │   │
│  ┌──────────┐    ┌────────────────┐    │              │   │
│  │ 本体感知  │───→│  Propriocep.  │───→│              │   │
│  └──────────┘    └────────────────┘    │              │   │
│                                          └──────┬───────┘   │
│                                                  │           │
│  ┌──────────┐    ┌────────────────┐    ┌──────▼───────┐   │
│  │ 语言指令  │───→│ Language Model │◄───│  Chain-of   │   │
│  └──────────┘    └────────────────┘    │  Reasoning   │   │
│                                          │   Module    │   │
│                                          └──────┬───────┘   │
│                                                  │           │
│                                          ┌──────▼───────┐   │
│                                          │   Action    │   │
│                                          │  Predictor  │   │
│                                          └──────────────┘   │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

3.3 链式推理模块

class EmbodiedChainOfReasoning:
    def __init__(self, vlm, llm, action_predictor):
        self.vlm = vlm
        self.llm = llm
        self.action_predictor = action_predictor
    
    def plan(self, observation, instruction, memory=None):
        # 初始化推理链
        reasoning_chain = []
        
        # Step 1: 场景理解
        scene_understanding = self.understand_scene(observation)
        reasoning_chain.append(f"场景: {scene_understanding}")
        
        # Step 2: 目标分解
        sub_goals = self.decompose_goal(instruction)
        reasoning_chain.append(f"子目标: {sub_goals}")
        
        # Step 3: 状态评估
        current_state = self.evaluate_state(observation)
        reasoning_chain.append(f"当前状态: {current_state}")
        
        # Step 4: 动作规划
        actions = []
        for goal in sub_goals:
            action = self.plan_for_goal(
                goal, current_state, reasoning_chain
            )
            actions.append(action)
            current_state = self.simulate(current_state, action)
            reasoning_chain.append(f"执行: {action} → 新状态: {current_state}")
        
        return actions, reasoning_chain
    
    def understand_scene(self, observation):
        # 使用VLM理解场景
        scene_desc = self.vlm.describe(observation)
        objects = self.vlm.detect_objects(observation)
        relations = self.vlm.analyze_relations(objects)
        
        return {
            'description': scene_desc,
            'objects': objects,
            'relations': relations
        }

3.4 动作预测器

EMAC+ 的动作预测器输出：

@dataclass
class ActionOutput:
    action_type: str  # 'move', 'grasp', 'place', 'navigate'
    parameters: Dict[str, Any]  # 动作参数
    confidence: float  # 置信度
    reasoning: str  # 推理依据
    visual_attention: Tensor  # 视觉注意力掩码

4. EGOPLAN：基础模型驱动的具身规划

4.1 核心思想

论文：EGOPLAN (ICLR 2026). “Foundation Model Planning for Embodied Agents.”

EGOPLAN 提出了一个统一的规划框架，将视觉语言模型的能力扩展到具身智能领域。

4.2 规划框架

EGOPLAN 将规划分解为三个层次：

4.2.1 目标层（Goal Level）

$$\mathcal{G}=\{g_1,g_2,\dots ,g_m\}$$

将高层指令分解为可执行的子目标序列。

4.2.2 任务层（Task Level）

每个子目标 $g_i$ 映射到具体的任务序列：

$$\mathcal{T}(g_i)=\{t_{i,1},t_{i,2},\dots ,t_{i,k}\}$$

4.2.3 动作层（Action Level）

每个任务 $t_{i,j}$ 进一步分解为基本动作：

$$\mathcal{A}(t_{i,j})=\{a_1,a_2,\dots ,a_l\}$$

4.3 三层规划实现

class EGOPLAN:
    def __init__(self, vlm, planner, executor):
        self.vlm = vlm
        self.planner = planner
        self.executor = executor
    
    def hierarchical_plan(self, instruction, observation):
        # 第一层：目标分解
        goals = self.goal_level_planning(instruction)
        
        all_actions = []
        for goal in goals:
            # 第二层：任务规划
            tasks = self.task_level_planning(goal, observation)
            
            for task in tasks:
                # 第三层：动作规划
                actions = self.action_level_planning(
                    task, observation
                )
                all_actions.extend(actions)
                
                # 执行并更新观测
                observation = self.executor.execute(
                    actions, observation
                )
        
        return all_actions
    
    def goal_level_planning(self, instruction):
        """目标层：将指令分解为子目标"""
        prompt = f"""
        指令: {instruction}
        
        将上述指令分解为具体的子目标，每个子目标应该:
        1. 清晰明确
        2. 可观测结果
        3. 顺序合理
        
        输出格式:
        1. [子目标1]
        2. [子目标2]
        ...
        """
        response = self.planner.generate(prompt)
        goals = parse_goals(response)
        return goals
    
    def task_level_planning(self, goal, observation):
        """任务层：为每个子目标规划任务序列"""
        context = f"子目标: {goal}\n当前场景: {self.vlm.describe(observation)}"
        
        prompt = f"""
        {context}
        
        为实现上述子目标，规划具体的任务序列:
        """
        response = self.planner.generate(prompt)
        return parse_tasks(response)
    
    def action_level_planning(self, task, observation):
        """动作层：将任务分解为可执行动作"""
        context = f"任务: {task}\n环境状态: {observation}"
        
        prompt = f"""
        {context}
        
        将任务分解为机器人可执行的具体动作序列:
        """
        response = self.planner.generate(prompt)
        return parse_actions(response)

5. ThinkAct：双层次规划

5.1 核心思想

论文：ThinkAct (ICLR 2026). “Think Before You Act: Dual-Level Planning for Embodied Tasks.”

ThinkAct 提出了双层次规划机制：

1. Think 阶段：在”心理空间”中进行高层规划
2. Act 阶段：执行具体的低层动作

5.2 规划流程

高层规划 (Think)
    │
    ├── 理解任务意图
    ├── 识别关键物体
    ├── 规划行动顺序
    │
    ▼
低层执行 (Act)
    │
    ├── 视觉伺服控制
    ├── 精确动作生成
    ├── 反馈校正
    │
    ▼
状态更新

5.3 视觉-语言-动作闭环

class VisualLanguageAction闭环:
    def __init__(self, model):
        self.model = model
        self.action_history = []
    
    def closed_loop_control(self, initial_obs, instruction):
        observation = initial_obs
        done = False
        
        while not done:
            # 1. 视觉感知
            visual_features = self.model.extract_visual(observation)
            
            # 2. 语言规划
            plan = self.model.plan(
                visual_features,
                instruction,
                self.action_history
            )
            
            # 3. 动作生成
            action = self.model.action_head(plan)
            
            # 4. 执行动作
            next_obs = self.execute(action)
            
            # 5. 评估状态
            done = self.evaluate(done, next_obs, instruction)
            
            # 6. 更新历史
            self.action_history.append({
                'action': action,
                'obs_before': observation,
                'obs_after': next_obs,
                'plan': plan
            })
            
            observation = next_obs
        
        return self.action_history

6. 具身规划的评估基准

6.1 ALFRED

特点：

• 家庭日常任务（导航+操作）
• 视觉语言指令
• 长 horizon 规划

6.2 BEHAVIOR-1K

规模：1,000 个多样化任务

特点：

• 丰富的物体交互
• 复杂的物理约束
• 多步骤规划

6.3 具身规划评估指标

指标	描述	计算方式
任务完成率	是否成功完成任务	二值指标
路径效率	动作数量 vs 最优数量	$T/T^{\ast }$
成功加权路径长度 (SPL)	效率与成功的平衡	$\frac{1}{N}{\sum }_i\frac{I_i\cdot L_i}{\max (P_i,L_i)}$
子目标完成率	各子目标的完成比例	子目标正确数 / 总数

7. 具身多模态规划的关键技术

7.1 视觉伺服控制

class VisualServoController:
    def __init__(self, model):
        self.model = model
        self.Kp = 0.5  # 比例增益
    
    def compute_control(self, current_pose, target_pose):
        """计算视觉伺服控制量"""
        error = target_pose - current_pose
        velocity = self.Kp * error
        return velocity
    
    def track_target(self, image, target_features):
        """基于视觉的目标跟踪"""
        current_features = self.model.extract(image)
        control = self.compute_control(current_features, target_features)
        return control

7.2 任务分解与规划

class TaskDecomposer:
    def __init__(self, llm):
        self.llm = llm
    
    def decompose(self, instruction):
        """将高层指令分解为动作序列"""
        prompt = f"""
        任务: {instruction}
        
        将任务分解为具体的动作步骤。
        每个步骤应该:
        - 清晰且可执行
        - 有明确的成功标准
        - 考虑物理约束
        
        输出一个动作列表。
        """
        response = self.llm.generate(prompt)
        return parse_actions(response)

7.3 模仿学习与强化学习结合

$${\pi }^{\ast }=\arg \underset{\pi }{\max }{\mathbb{E}}_{\tau \sim \pi }[R(\tau )]$$

其中 $\tau =(s_0,a_0,s_1,a_1,\dots )$ 是轨迹。

8. 挑战与解决方案

8.1 核心挑战

挑战	描述	解决方案
部分可观测	无法获取完整环境状态	贝叶斯滤波、信念状态
长 horizon	动作序列过长导致误差累积	分层规划、课程学习
稀疏奖励	难以获得有效反馈	HRL、HER
泛化能力	难以泛化到新任务	元学习、迁移学习
安全约束	动作可能造成危险	安全层、约束优化

8.2 长期规划难题

问题

长 horizon 任务中，误差会累积放大：

$${ϵ}_{\text{total}}=\sum _{t=0}^T{ϵ}_t$$

解决方案

1. 分层规划：高层粗粒度，低层细粒度
2. 视觉反馈：频繁校正减少累积误差
3. 课程学习：从简单任务逐步增加复杂度

9. 未来方向

9.1 多智能体具身规划

多个具身智能体协作完成复杂任务：

$$\pi =({\pi }_1,{\pi }_2,\dots ,{\pi }_n)$$

9.2 持续学习

使具身智能体能够从交互中持续学习：

$${\theta }_{t+1}={\theta }_t+\alpha {\nabla }_{\theta }{\mathcal{L}}_{\text{task}}$$

9.3 开放词汇规划

处理自然语言描述的新物体和新场景：

$$P(\text{Action}|\text{Vocabulary},\text{Scene})$$

10. 相关工作链接

• MCoT 综述：与本专题的链式推理方法密切相关
• 视觉规划：仅依赖图像的规划范式
• 空间推理：支持具身规划的空间理解能力

11. 参考文献