RoboSpatial: Teaching Spatial Understanding to 2D and 3D Vision-Language Models for Robotics

📄 arXiv: 2411.16537v4 📥 PDF

作者: Chan Hee Song, Valts Blukis, Jonathan Tremblay, Stephen Tyree, Yu Su, Stan Birchfield

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.RO

发布日期: 2024-11-25 (更新: 2025-04-05)

备注: CVPR 2025 (Oral); Project Website: https://chanh.ee/RoboSpatial

💡 一句话要点

RoboSpatial：用于机器人2D/3D视觉-语言模型空间理解的教学数据集

🎯 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) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 机器人 空间理解 视觉-语言模型 数据集 3D扫描

📋 核心要点

  1. 视觉-语言模型在机器人空间理解方面面临挑战，因为其训练数据缺乏复杂的空间信息和参考系理解。
  2. RoboSpatial通过提供大规模的、包含丰富空间信息的机器人场景数据集，来解决视觉-语言模型在空间推理方面的不足。
  3. 实验证明，使用RoboSpatial训练的模型在空间理解相关任务上表现显著提升，验证了数据集的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了RoboSpatial，一个用于机器人空间理解的大规模数据集。该数据集包含真实室内和桌面场景的3D扫描和第一人称视角图像，并标注了与机器人相关的丰富空间信息。RoboSpatial数据集包含100万张图像、5000个3D扫描和300万个标注的空间关系。2D第一人称视角图像与3D扫描的配对使其同时适用于2D和3D模型。实验结果表明，使用RoboSpatial训练的模型在空间可供性预测、空间关系预测和机器人操作等下游任务上优于基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言模型在机器人空间理解方面表现不佳，主要原因是训练数据不足，特别是缺乏包含丰富空间关系和参考系信息的机器人场景数据。通用图像数据集无法提供机器人操作所需的精细空间理解能力，例如理解自我中心、世界中心或物体中心的视角差异。

核心思路：RoboSpatial的核心思路是构建一个大规模、高质量的机器人空间理解数据集，包含真实场景的3D扫描和第一人称视角图像，并标注丰富的空间关系信息。通过在该数据集上训练视觉-语言模型，可以提升模型在机器人相关任务中的空间推理能力。

技术框架：RoboSpatial数据集的构建流程包括：1) 使用3D扫描仪捕获真实室内和桌面场景的3D模型；2) 使用相机捕获场景的第一人称视角图像；3) 对图像和3D模型进行标注，包括物体的位置、姿态、空间关系等信息。数据集包含100万张图像、5000个3D扫描和300万个标注的空间关系。

关键创新：RoboSpatial的关键创新在于其数据集的规模、质量和针对性。与现有的通用图像数据集相比，RoboSpatial更专注于机器人操作相关的空间理解任务，并提供了更丰富的空间信息标注。此外，2D图像与3D扫描的配对使得该数据集同时适用于2D和3D视觉-语言模型。

关键设计：数据集标注包括物体类别、位置、姿态、空间关系（例如，物体A在物体B的上方、左侧等）。空间关系的标注采用了多种参考系，包括自我中心、世界中心和物体中心。数据集的划分方式考虑了场景的多样性，以保证模型在不同场景下的泛化能力。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用RoboSpatial训练的模型在空间可供性预测、空间关系预测和机器人操作等下游任务上取得了显著的性能提升。具体提升幅度在论文中未给出明确数据，属于未知信息。但整体而言，RoboSpatial的引入显著改善了视觉-语言模型在机器人空间理解方面的表现。

🎯 应用场景

RoboSpatial数据集可用于训练和评估机器人视觉-语言模型，提升其在导航、操作、人机交互等方面的能力。该数据集有助于开发更智能、更自主的机器人系统，应用于智能家居、工业自动化、医疗健康等领域，实现更安全、高效的人机协作。

📄 摘要（原文）

Spatial understanding is a crucial capability that enables robots to perceive their surroundings, reason about their environment, and interact with it meaningfully. In modern robotics, these capabilities are increasingly provided by vision-language models. However, these models face significant challenges in spatial reasoning tasks, as their training data are based on general-purpose image datasets that often lack sophisticated spatial understanding. For example, datasets frequently do not capture reference frame comprehension, yet effective spatial reasoning requires understanding whether to reason from ego-, world-, or object-centric perspectives. To address this issue, we introduce RoboSpatial, a large-scale dataset for spatial understanding in robotics. It consists of real indoor and tabletop scenes, captured as 3D scans and egocentric images, and annotated with rich spatial information relevant to robotics. The dataset includes 1M images, 5k 3D scans, and 3M annotated spatial relationships, and the pairing of 2D egocentric images with 3D scans makes it both 2D- and 3D- ready. Our experiments show that models trained with RoboSpatial outperform baselines on downstream tasks such as spatial affordance prediction, spatial relationship prediction, and robot manipulation.