LanPose: Language-Instructed 6D Object Pose Estimation for Robotic Assembly

📄 arXiv: 2310.13819v1 📥 PDF

作者: Bowen Fu, Sek Kun Leong, Yan Di, Jiwen Tang, Xiangyang Ji

分类: cs.RO

发布日期: 2023-10-20

备注: 8 pages

💡 一句话要点

提出LanPose以解决机器人组装中的6D物体姿态估计问题

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

关键词: 6D姿态估计 自然语言处理 机器人组装 多模态融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人理解自然语言指令和进行6D姿态估计时存在不足，难以有效融合多模态信息。
  2. 论文提出的LanPose网络通过融合几何和语言特征，利用交叉注意力机制实现6D姿态的联合预测。
  3. 实验结果显示，LanPose在6D物体姿态和组装姿态的预测上分别达到了98.09和93.55的高精度，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

理解自然语言指令是机器人与人类有效合作的关键技能。本文旨在通过自然语言指令学习机器人组装中的6D姿态。为此，提出了语言指导的6D姿态回归网络（LanPose），该网络联合预测观察到的物体的6D姿态及相应的组装位置。我们的方法基于几何特征与语言特征的融合，通过交叉注意力机制和语言集成的6D姿态映射模块，将多模态输入精细整合并映射到SE(3)空间的6D姿态。为了验证我们方法的有效性，建立了一个集成机器人系统，能够通过语言指令精确、稳健地感知、抓取、操作和组装块体。6D物体姿态和6D组装姿态的预测结果分别为98.09和93.55（ADD(-S)-0.1d），定量和定性结果均表明我们提出的语言指导6D姿态估计方法的有效性及其潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在自然语言指令下进行6D物体姿态估计的挑战。现有方法往往无法有效整合几何信息与语言信息，导致姿态估计精度不足。

核心思路：论文提出的LanPose网络通过融合几何特征与语言特征，利用交叉注意力机制实现对6D姿态的联合预测。这种设计使得机器人能够更好地理解和执行自然语言指令。

技术框架：LanPose的整体架构包括多个模块：首先是特征提取模块，分别提取几何和语言特征；然后通过交叉注意力机制实现特征融合；最后通过语言集成的6D姿态映射模块输出6D姿态。

关键创新：LanPose的主要创新在于其多模态特征融合能力，通过交叉注意力机制有效整合几何与语言信息，显著提升了姿态估计的准确性。这与传统方法的单一特征处理方式形成鲜明对比。

关键设计：在网络设计上，采用了特定的损失函数以优化6D姿态预测的精度，并在特征提取阶段使用了深度卷积神经网络（CNN）以增强特征表达能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，LanPose在6D物体姿态和组装姿态的预测上分别达到了98.09和93.55的高精度，相较于现有基线方法有显著提升。这一成果展示了语言指导的6D姿态估计方法在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能制造、自动化组装和人机协作等场景。通过提升机器人对自然语言指令的理解能力，能够显著提高生产效率和灵活性，推动智能机器人在复杂环境中的应用。未来，LanPose有望在更多实际应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Comprehending natural language instructions is a critical skill for robots to cooperate effectively with humans. In this paper, we aim to learn 6D poses for roboticassembly by natural language instructions. For this purpose, Language-Instructed 6D Pose Regression Network (LanPose) is proposed to jointly predict the 6D poses of the observed object and the corresponding assembly position. Our proposed approach is based on the fusion of geometric and linguistic features, which allows us to finely integrate multi-modality input and map it to the 6D pose in SE(3) space by the cross-attention mechanism and the language-integrated 6D pose mapping module, respectively. To validate the effectiveness of our approach, an integrated robotic system is established to precisely and robustly perceive, grasp, manipulate and assemble blocks by language commands. 98.09 and 93.55 in ADD(-S)-0.1d are derived for the prediction of 6D object pose and 6D assembly pose, respectively. Both quantitative and qualitative results demonstrate the effectiveness of our proposed language-instructed 6D pose estimation methodology and its potential to enable robots to better understand and execute natural language instructions.