Embodied VideoAgent: Persistent Memory from Egocentric Videos and Embodied Sensors Enables Dynamic Scene Understanding

📄 arXiv: 2501.00358v2 📥 PDF

作者: Yue Fan, Xiaojian Ma, Rongpeng Su, Jun Guo, Rujie Wu, Xi Chen, Qing Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-31 (更新: 2025-01-09)

备注: project page: https://embodied-videoagent.github.io/

💡 一句话要点

Embodied VideoAgent：利用具身视频和传感器进行动态场景理解

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

关键词: 具身智能 动态场景理解 自我中心视频 多模态融合 场景记忆 LLM VLM

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态3D场景理解中，过度依赖长视频理解，忽略了具身传感器提供的关键信息。
  2. Embodied VideoAgent利用LLM构建场景记忆，融合自我中心视频和具身传感器数据，实现动态场景的理解和推理。
  3. 实验表明，该方法在Ego4D-VQ3D、OpenEQA和EnvQA等任务上显著优于现有方法，并展示了在机器人操作中的潜力。

📝 摘要（中文）

本文研究了从自我中心视角观察理解动态3D场景的问题，这是机器人和具身人工智能中的一个关键挑战。与以往仅探索长视频理解并仅利用自我中心视频的研究不同，我们提出了一种基于LLM的智能体Embodied VideoAgent，它从自我中心视频和具身传感器输入（例如深度和姿态感知）构建场景记忆。我们进一步引入了一种基于VLM的方法，以在感知到物体上的动作或活动时自动更新记忆。Embodied VideoAgent在具有挑战性的3D场景推理和规划任务中优于同类方法，在Ego4D-VQ3D上实现了4.9%的提升，在OpenEQA上实现了5.8%的提升，在EnvQA上实现了11.7%的提升。我们还展示了其在各种具身AI任务中的潜力，包括生成用于机器人操作的具身交互和感知。代码和演示将公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在理解动态3D场景时，主要依赖于长视频理解，忽略了机器人本身携带的具身传感器（如深度传感器、姿态传感器）所提供的丰富信息。这导致智能体难以准确理解场景的动态变化，从而影响其推理和规划能力。现有方法的痛点在于缺乏对多模态信息的有效融合和利用，以及对场景记忆的动态更新机制。

核心思路：本文的核心思路是构建一个基于LLM的具身智能体Embodied VideoAgent，该智能体能够同时利用自我中心视频和具身传感器数据来构建和维护场景记忆。通过VLM，智能体能够感知物体上的动作和活动，并自动更新场景记忆，从而实现对动态场景的持续理解。

技术框架：Embodied VideoAgent的整体架构包含以下几个主要模块：1) 感知模块：负责从自我中心视频和具身传感器获取信息，例如使用深度估计网络从视频中提取深度信息，并从传感器获取姿态信息。2) 记忆构建模块：利用LLM将感知到的信息编码成场景记忆，并存储在记忆库中。3) 记忆更新模块：使用基于VLM的方法，检测场景中的动作和活动，并根据检测结果更新场景记忆。4) 推理和规划模块：利用更新后的场景记忆，进行推理和规划，例如回答关于场景的问题或规划机器人的动作。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于提出了一个能够融合视觉和具身传感器信息的动态场景记忆构建和更新框架。与以往只关注视频信息的长视频理解方法不同，本文充分利用了具身智能体的多模态感知能力，从而实现了更准确和鲁棒的场景理解。此外，基于VLM的记忆自动更新机制也是一个重要的创新点，它使得智能体能够持续学习和适应动态变化的环境。

关键设计：在记忆构建模块中，使用了预训练的LLM（具体模型未知）作为记忆编码器。在记忆更新模块中，使用了基于VLM的动作检测模型（具体模型未知），该模型能够识别场景中的物体和动作，并根据识别结果更新场景记忆。损失函数和网络结构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，Embodied VideoAgent在Ego4D-VQ3D、OpenEQA和EnvQA等3D场景理解任务上显著优于现有方法，分别取得了4.9%、5.8%和11.7%的性能提升。这些结果验证了该方法在动态场景理解方面的有效性，并展示了其在具身AI任务中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、家庭服务机器人、自动驾驶等领域。通过更准确地理解动态环境，机器人可以更好地完成各种任务，例如在复杂环境中安全导航、为用户提供个性化服务、以及在自动驾驶中做出更明智的决策。该研究为构建更智能、更自主的机器人系统奠定了基础。

📄 摘要（原文）

This paper investigates the problem of understanding dynamic 3D scenes from egocentric observations, a key challenge in robotics and embodied AI. Unlike prior studies that explored this as long-form video understanding and utilized egocentric video only, we instead propose an LLM-based agent, Embodied VideoAgent, which constructs scene memory from both egocentric video and embodied sensory inputs (e.g. depth and pose sensing). We further introduce a VLM-based approach to automatically update the memory when actions or activities over objects are perceived. Embodied VideoAgent attains significant advantages over counterparts in challenging reasoning and planning tasks in 3D scenes, achieving gains of 4.9% on Ego4D-VQ3D, 5.8% on OpenEQA, and 11.7% on EnvQA. We have also demonstrated its potential in various embodied AI tasks including generating embodied interactions and perception for robot manipulation. The code and demo will be made public.