Towards Embodied Cognition in Robots via Spatially Grounded Synthetic Worlds

📄 arXiv: 2505.14366v1 📥 PDF

作者: Joel Currie, Gioele Migno, Enrico Piacenti, Maria Elena Giannaccini, Patric Bach, Davide De Tommaso, Agnieszka Wykowska

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-05-20

备注: Accepted to: Intelligent Autonomous Systems (IAS) 2025 as Late Breaking Report

💡 一句话要点

提出基于空间感知的合成数据集，用于训练机器人视觉语言模型以实现具身认知。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身认知 视觉语言模型 空间推理 合成数据 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有机器人缺乏有效的视觉视角获取能力，阻碍了其在人机交互中的空间理解。
  2. 利用NVIDIA Omniverse生成合成数据集，包含RGB图像、自然语言描述和对象姿势信息，用于监督学习。
  3. 通过训练视觉-语言模型推断Z轴距离，为机器人实现更高级别的空间推理能力奠定基础。

📝 摘要（中文）

本文提出了一个概念框架，用于训练视觉-语言模型（VLM）执行视觉视角获取（VPT），这是具身认知的核心能力，对人机交互（HRI）至关重要。作为实现此目标的第一步，我们引入了一个在NVIDIA Omniverse中生成的合成数据集，该数据集支持空间推理任务的监督学习。每个实例包括RGB图像、自然语言描述和表示对象姿势的真实4x4变换矩阵。我们专注于推断Z轴距离作为一项基础技能，未来的扩展目标是完整的6自由度（DOF）推理。该数据集公开可用，以支持进一步的研究。这项工作是朝着能够在交互式人机场景中进行空间理解的具身AI系统迈出的基础性一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人系统在人机交互中，难以理解人类的视角和空间关系，尤其是在需要空间推理的任务中，例如根据指令移动物体或理解场景布局。现有的视觉-语言模型虽然在图像理解方面取得了进展，但缺乏在具身环境中进行空间推理的能力。因此，如何让机器人具备视觉视角获取（VPT）能力，从而更好地理解和响应人类指令，是一个重要的挑战。

核心思路：本文的核心思路是利用合成数据来训练视觉-语言模型，使其具备空间推理能力。通过在NVIDIA Omniverse中生成包含丰富空间信息的合成数据集，可以有效地进行监督学习，从而克服真实数据标注的困难和成本。重点关注Z轴距离的推断，作为构建更复杂空间推理能力的基础。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 在NVIDIA Omniverse中构建包含各种物体和场景的合成环境；2) 生成包含RGB图像、自然语言描述和物体姿势信息的合成数据集；3) 使用该数据集训练视觉-语言模型，使其能够根据图像和语言描述推断物体的Z轴距离；4) 评估模型在空间推理任务中的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于利用合成数据来解决机器人空间推理能力不足的问题。通过在NVIDIA Omniverse中生成高质量的合成数据，可以有效地训练视觉-语言模型，使其具备空间感知能力。此外，该论文还提出了一个概念框架，为未来研究更复杂的具身认知任务提供了指导。

关键设计：数据集中的每个实例都包含RGB图像、自然语言描述和表示对象姿势的4x4变换矩阵。自然语言描述用于提供关于场景和物体的上下文信息。4x4变换矩阵提供了物体的精确姿势信息，可以用于计算物体之间的空间关系。损失函数的设计需要考虑Z轴距离预测的准确性，可以使用均方误差等回归损失函数。具体的网络结构选择未知，但可以采用常见的视觉-语言模型架构，例如Transformer。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

该论文提出了一个用于训练视觉-语言模型进行空间推理的合成数据集。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但该数据集的公开可用性为后续研究提供了便利，并为具身AI系统的发展奠定了基础。未来的研究可以基于该数据集，探索更复杂的空间推理任务，并评估模型在真实世界场景中的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种人机交互场景，例如家庭服务机器人、工业协作机器人和医疗辅助机器人。通过提升机器人的空间理解能力，可以使其更好地理解人类指令，执行复杂的任务，并与人类进行更自然的交互。未来，该技术还有望应用于自动驾驶、增强现实等领域。

📄 摘要（原文）

We present a conceptual framework for training Vision-Language Models (VLMs) to perform Visual Perspective Taking (VPT), a core capability for embodied cognition essential for Human-Robot Interaction (HRI). As a first step toward this goal, we introduce a synthetic dataset, generated in NVIDIA Omniverse, that enables supervised learning for spatial reasoning tasks. Each instance includes an RGB image, a natural language description, and a ground-truth 4X4 transformation matrix representing object pose. We focus on inferring Z-axis distance as a foundational skill, with future extensions targeting full 6 Degrees Of Freedom (DOFs) reasoning. The dataset is publicly available to support further research. This work serves as a foundational step toward embodied AI systems capable of spatial understanding in interactive human-robot scenarios.