Break Out the Silverware -- Semantic Understanding of Stored Household Items
作者: Michaela Levi-Richter, Reuth Mirsky, Oren Glickman
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-12-25
备注: Poster presented at the Israeli Seminar on Computational Linguistics 2025
💡 一句话要点
提出NOAM模型，解决服务机器人居家环境中物品存储位置的语义理解难题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 服务机器人 语义理解 常识推理 视觉语言模型 物品定位
📋 核心要点
- 服务机器人面临在家庭环境中定位物品的挑战，现有方法缺乏足够的常识推理能力。
- NOAM模型结合视觉场景理解和大型语言模型，将视觉信息转化为语言提示，推理物品存储位置。
- 实验表明，NOAM显著提升了物品定位的准确性，性能接近人类水平，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了“存储家用物品挑战”，旨在评估服务机器人的认知能力，即在给定家庭场景和查询物品的情况下，预测其最可能的存储位置。为此，构建了两个数据集：（1）包含100个物品-图像对的真实世界评估集，带有参与者厨房的人工标注；（2）包含6500个物品-图像对的开发集，标注了公共厨房图像上的存储区域。同时，提出了非可见物体分配模型（NOAM），该模型结合了结构化场景理解和大型语言模型推理，将视觉输入转换为自然语言描述，并提示语言模型推断隐藏的存储位置。实验结果表明，NOAM显著提高了预测准确性，并接近人类水平。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决服务机器人在家庭环境中，根据给定的物品和场景图像，预测该物品最可能存储位置的问题。现有方法在常识推理方面存在不足，难以有效应对物品被隐藏的情况。
核心思路：论文的核心思路是将视觉场景理解与大型语言模型（LLM）的推理能力相结合。通过视觉模块提取场景中的空间信息和可见容器信息，然后将这些信息转化为自然语言描述，作为LLM的提示，利用LLM的常识知识来推断物品的存储位置。
技术框架：NOAM (Non-visible Object Allocation Model) 包含以下主要模块：1) 视觉感知模块：负责从图像中提取场景的结构化信息，例如房间类型、家具位置等。2) 容器识别模块：识别图像中可见的容器，例如抽屉、橱柜等。3) 自然语言描述生成模块：将视觉感知和容器识别的结果转化为自然语言描述。4) 大型语言模型推理模块：接收自然语言描述作为提示，利用LLM的常识知识推断物品的存储位置。
关键创新：NOAM的关键创新在于将视觉场景理解与大型语言模型的推理能力相结合，利用LLM的常识知识来弥补视觉信息的不足，从而实现对隐藏物品存储位置的有效预测。与传统的视觉方法相比，NOAM能够更好地理解场景的语义信息，并进行更高级的推理。
关键设计：NOAM 使用 Grounding-DINO 和 SAM 进行视觉感知和分割，提取场景中的物体和容器。然后，使用预定义的模板将这些信息转化为自然语言描述。例如，“The scene is a kitchen. There is a refrigerator, a sink, and a cabinet.” 提示 LLM (例如 GPT-4) 进行推理。论文没有详细说明损失函数或网络结构，因为重点在于将现有的视觉和语言模型进行有效集成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，NOAM模型在存储物品位置预测任务上显著优于基线方法，包括随机选择、视觉-语言流水线（Grounding-DINO + SAM）以及其他多模态模型（如Gemini, GPT-4o, Kosmos-2, LLaMA, Qwen）。NOAM的预测准确率接近人类水平，证明了其在家庭环境中进行常识推理的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于家庭服务机器人，使其能够更好地理解人类指令，例如“帮我拿个盘子”，并准确找到物品的存储位置。此外，该技术还可应用于智能家居系统，提升用户体验，例如自动推荐物品的存储位置。未来，该研究或可扩展到更复杂的环境和任务，例如仓库管理、智能助手等。
📄 摘要（原文）
``Bring me a plate.'' For domestic service robots, this simple command reveals a complex challenge: inferring where everyday items are stored, often out of sight in drawers, cabinets, or closets. Despite advances in vision and manipulation, robots still lack the commonsense reasoning needed to complete this task. We introduce the Stored Household Item Challenge, a benchmark task for evaluating service robots' cognitive capabilities: given a household scene and a queried item, predict its most likely storage location. Our benchmark includes two datasets: (1) a real-world evaluation set of 100 item-image pairs with human-annotated ground truth from participants' kitchens, and (2) a development set of 6,500 item-image pairs annotated with storage polygons over public kitchen images. These datasets support realistic modeling of household organization and enable comparative evaluation across agent architectures. To begin tackling this challenge, we introduce NOAM (Non-visible Object Allocation Model), a hybrid agent pipeline that combines structured scene understanding with large language model inference. NOAM converts visual input into natural language descriptions of spatial context and visible containers, then prompts a language model (e.g., GPT-4) to infer the most likely hidden storage location. This integrated vision-language agent exhibits emergent commonsense reasoning and is designed for modular deployment within broader robotic systems. We evaluate NOAM against baselines including random selection, vision-language pipelines (Grounding-DINO + SAM), leading multimodal models (e.g., Gemini, GPT-4o, Kosmos-2, LLaMA, Qwen), and human performance. NOAM significantly improves prediction accuracy and approaches human-level results, highlighting best practices for deploying cognitively capable agents in domestic environments.