What Objects Enable, Not What They Are: Functional Latent Spaces for Affordance Reasoning

📄 arXiv: 2606.05533v1 📥 PDF

作者: Rohan Siva, Neel P. Bhatt, Yunhao Yang, Seoyoung Lee, Nishant Gadde, Christian Ellis, Alvaro Velasquez, Zhangyang Wang, Ufuk Topcu

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-06-04

备注: Code, videos, and data available at: https://A4Dance-reasoning.github.io

💡 一句话要点

提出A4D以解决机器人规划中的功能推理问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 功能推理 机器人规划 潜在空间 机器学习 智能决策 自动化技术 物体功能

📋 核心要点

  1. 现有机器人规划系统主要依赖外观推理，无法有效处理物体的功能性，导致在新场景中的泛化能力不足。
  2. 本文提出A4D，通过将视觉观察映射到围绕功能的潜在空间，支持基于任务相关功能的规划，增强了系统的泛化能力。
  3. A4D在多个规划任务中表现优异，现有功能推理准确率达到94%，新功能推理准确率从70%提升至90%以上，推理速度提高100倍。

📝 摘要（中文）

现有的机器人规划系统依赖于基于外观的推理，将视觉观察编码为围绕物体外观组织的潜在空间。然而，规划需要对物体的任务相关功能进行推理，而现有的外观基础潜在空间无法捕捉这些功能。为了解决这一局限性，本文提出了A4D，通过功能性潜在空间进行推理，支持基于物体功能而非外观的规划。A4D通过将视觉观察投影到功能潜在空间中，推断与观察物体相关的功能。此外，A4D引入了一种功能发现机制，以扩展潜在空间以处理未见场景。实验结果表明，A4D在现有功能推理的准确率上达到了94%，并且在新功能推理的准确率上从70%提升至90%以上，推理速度提高了100倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人规划系统在处理物体功能推理时的局限性，现有方法主要依赖外观，导致在新物体交互中的泛化能力不足。

核心思路：A4D通过建立一个围绕物体功能的潜在空间，支持基于功能的推理，能够更好地处理任务相关的物体功能，而不仅仅是外观特征。

技术框架：A4D的整体架构包括视觉观察的输入、功能潜在空间的映射、功能推理和功能发现机制。首先，系统将视觉数据映射到功能潜在空间，然后根据与已知功能的接近度进行推理，并在必要时触发功能发现。

关键创新：A4D的主要创新在于引入了功能潜在空间的概念，使得机器人能够基于物体的功能进行推理，而非仅依赖外观。这一方法显著提升了系统在新场景中的适应能力。

关键设计：在设计中，A4D采用了特定的损失函数来优化潜在空间的构建，并通过量化不确定性来选择性触发功能发现，确保系统在面对未见场景时的灵活性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

A4D在现有功能推理的准确率上达到了94%，相比于现有最先进的方法提高了超过15个百分点。同时，新功能推理的准确率从70%提升至90%以上，且推理速度提升了100倍，展现了显著的性能优势。

🎯 应用场景

A4D的研究成果在机器人操作、智能家居、自动化制造等领域具有广泛的应用潜力。通过增强机器人对物体功能的理解，能够提升其在复杂环境中的自主决策能力，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Existing robot planning systems rely on appearance-based reasoning, where visual observations are encoded into latent spaces organized around object appearances (e.g., recognizing a "cart" based on how it looks). However, planning requires reasoning about task-relevant functionalities of objects (e.g., whether an object is "movable"), which appearance-based latent spaces do not capture. As a result, existing approaches struggle to generalize to novel robot-object interactions. We address this limited generalizability through affordance reasoning, enabling planning based on task-relevant object functionalities instead of appearance alone. We introduce A4D, which maps visual observations into a shared latent space structured around affordances (e.g., "movable"). By projecting visual observations into this functional latent space and measuring their proximity to affordances, A4D infers functionalities relevant to the observed object. Furthermore, we introduce an affordance discovery mechanism that expands the latent space to handle unseen scenarios where existing affordances are insufficient. A4D uses proximity in the functional latent space to quantify uncertainty in affordance inference and selectively triggers affordance discovery. We evaluate A4D across several planning tasks involving diverse and unseen affordances. A4D achieves 94% inference accuracy on existing affordances outperforming state-of-the-art approaches by over 15% points, improves new-affordance inference accuracy from 70% to over 90% with fewer than 10% of the original training data, and enables 100x faster inference. Code, videos, and data available at: https://A4Dance-reasoning.github.io.