Affordance Perception by a Knowledge-Guided Vision-Language Model with Efficient Error Correction
作者: Gertjan Burghouts, Marianne Schaaphok, Michael van Bekkum, Wouter Meijer, Fieke Hillerström, Jelle van Mil
分类: cs.CV
发布日期: 2024-07-18
备注: 15 pages
期刊: International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence (ICPRAI) 2024
💡 一句话要点
提出知识引导的视觉-语言模型，结合高效纠错，提升机器人对可供性的感知能力。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 可供性感知 视觉-语言模型 人机协作 机器人 开放世界环境
📋 核心要点
- 现有机器人难以区分细微的对象差异，导致无法执行正确的动作序列，例如门把手需要抓握和扭动，而扶手需要抓握和推动。
- 本文提出一种知识引导的视觉-语言模型，通过可供性知识库和人机协作纠错，提升机器人对开放世界中物体可供性的理解。
- 实验表明，该方法在寻找不同类型的门以及开门方式的任务中表现出色，验证了其在实际场景中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文旨在提升移动机器人在开放世界环境中抓取和操作物体的可供性感知能力。为此，我们提出了一个三方面的贡献：(1) 提供了一种精确且可操作的可供性表示；(2) 将该知识库连接到基础视觉-语言模型(VLM)，并提示VLM识别更广泛的新对象；(3) 应用人机协作方式对VLM的输出进行纠正。这种可供性表示、图像检测和人机协作的结合，能够有效地帮助机器人在寻找物体以实现其目标。我们已在一个寻找各种门以及多种开门方式的场景中验证了该方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决移动机器人在开放世界环境中，难以准确感知物体可供性（affordance）的问题。现有方法难以区分物体间的细微差异，导致机器人无法选择正确的交互动作。例如，机器人需要区分门把手和扶手，并采取不同的操作方式。
核心思路：论文的核心思路是将可供性知识库与视觉-语言模型（VLM）相结合，利用VLM强大的视觉理解能力和语言推理能力，识别物体及其可供性。同时，引入人机协作机制，对VLM的输出进行纠错，提高识别的准确性和可靠性。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：(1) 可供性表示模块，用于构建包含精确、可操作的可供性知识库；(2) 视觉-语言模型模块，将图像输入VLM，并结合可供性知识库进行提示，生成物体及其可供性的预测；(3) 人机协作纠错模块，人工审核并纠正VLM的输出，提高识别准确率。
关键创新：论文的关键创新在于将可供性知识库与视觉-语言模型相结合，并引入人机协作纠错机制。这种方法能够有效地利用VLM的视觉理解能力和语言推理能力，同时通过人工干预提高识别的准确性和可靠性。与现有方法相比，该方法能够更好地处理开放世界环境中复杂多变的可供性感知问题。
关键设计：论文中，可供性知识库的设计需要仔细考虑如何表示不同物体的可供性，使其既精确又可操作。VLM的提示设计需要有效地引导VLM关注与可供性相关的视觉特征。人机协作纠错模块需要设计高效的交互界面，方便人工审核和纠正VLM的输出。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在寻找不同类型的门以及开门方式的任务中验证了该方法的有效性。具体性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中未明确提及，属于未知信息。但实验结果表明，该方法能够有效地帮助机器人在实际场景中找到目标物体并执行相应的操作。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人进行物体交互的场景，例如：家庭服务机器人、仓储物流机器人、医疗辅助机器人等。通过提升机器人对物体可供性的感知能力，可以使其更好地理解环境，执行更复杂的任务，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如自动驾驶、智能制造等。
📄 摘要（原文）
Mobile robot platforms will increasingly be tasked with activities that involve grasping and manipulating objects in open world environments. Affordance understanding provides a robot with means to realise its goals and execute its tasks, e.g. to achieve autonomous navigation in unknown buildings where it has to find doors and ways to open these. In order to get actionable suggestions, robots need to be able to distinguish subtle differences between objects, as they may result in different action sequences: doorknobs require grasp and twist, while handlebars require grasp and push. In this paper, we improve affordance perception for a robot in an open-world setting. Our contribution is threefold: (1) We provide an affordance representation with precise, actionable affordances; (2) We connect this knowledge base to a foundational vision-language models (VLM) and prompt the VLM for a wider variety of new and unseen objects; (3) We apply a human-in-the-loop for corrections on the output of the VLM. The mix of affordance representation, image detection and a human-in-the-loop is effective for a robot to search for objects to achieve its goals. We have demonstrated this in a scenario of finding various doors and the many different ways to open them.