RoboPoint: A Vision-Language Model for Spatial Affordance Prediction for Robotics

📄 arXiv: 2406.10721v1 📥 PDF

作者: Wentao Yuan, Jiafei Duan, Valts Blukis, Wilbert Pumacay, Ranjay Krishna, Adithyavairavan Murali, Arsalan Mousavian, Dieter Fox

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-06-15

💡 一句话要点

RoboPoint：用于机器人空间可供性预测的视觉-语言模型

🎯 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)

关键词: 机器人操作 视觉语言模型 空间可供性 合成数据 指令调优

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型难以精确地用语言表达机器人的动作，限制了其在机器人控制中的应用。
  2. 论文提出一种自动合成数据生成流程，用于指令调优视觉语言模型，使其能够预测图像关键点可供性。
  3. RoboPoint在空间可供性预测和下游任务中显著优于现有VLM和视觉提示技术，无需真实数据或人工演示。

📝 摘要（中文）

为了让机器人能够准确可靠地执行任务，例如整理桌上的物品或将食品放入货架，它们必须规划精确的动作点。尽管最近视觉语言模型（VLM）已被用于控制机器人行为，但VLM在用语言精确表达机器人动作方面存在困难。我们引入了一种自动合成数据生成流程，该流程针对机器人领域和需求对VLM进行指令调优。利用该流程，我们训练了RoboPoint，一个根据语言指令预测图像关键点可供性的VLM。与替代方法相比，我们的方法不需要真实世界的数据收集或人工演示，使其更易于扩展到不同的环境和视角。此外，RoboPoint是一个通用模型，支持机器人导航、操作和增强现实（AR）辅助等多种下游应用。实验表明，RoboPoint在空间可供性预测的准确率方面优于最先进的VLM（GPT-4o）和视觉提示技术（PIVOT）21.8%，在下游任务的成功率方面优于30.5%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人如何根据语言指令精确预测图像中的空间可供性问题。现有方法，特别是直接使用通用视觉语言模型（VLMs），在机器人操作的精确性和可靠性方面存在不足，需要大量真实世界数据或人工演示，成本高昂且难以扩展。

核心思路：论文的核心思路是利用自动合成数据生成流程，对VLMs进行指令调优，使其能够更好地理解和预测机器人操作所需的关键点。通过合成数据，可以避免对真实世界数据的依赖，从而提高模型的可扩展性和泛化能力。

技术框架：RoboPoint的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用自动合成数据生成流程创建训练数据集；2) 使用生成的数据集对VLM进行指令调优，使其能够预测图像关键点可供性；3) 将训练好的RoboPoint模型应用于下游机器人任务，如导航和操作。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种自动合成数据生成流程，该流程能够有效地生成用于训练VLMs的机器人领域数据。这种方法避免了对真实世界数据的依赖，大大降低了数据收集和标注的成本。此外，RoboPoint模型本身也是一个创新，它能够根据语言指令精确预测图像关键点可供性。

关键设计：论文中关于合成数据生成流程的具体细节未知。损失函数和网络结构等技术细节也未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RoboPoint在空间可供性预测的准确率方面优于最先进的VLM（GPT-4o）和视觉提示技术（PIVOT）21.8%，在下游任务的成功率方面优于30.5%。这些结果表明，RoboPoint在机器人操作领域具有显著的性能优势，并且无需真实世界的数据收集或人工演示。

🎯 应用场景

RoboPoint具有广泛的应用前景，包括机器人导航、操作和增强现实（AR）辅助等。它可以帮助机器人更好地理解人类指令，并精确地执行各种任务，例如在家庭环境中整理物品或在工业环境中进行装配。此外，RoboPoint还可以用于开发AR应用，为用户提供实时的操作指导。

📄 摘要（原文）

From rearranging objects on a table to putting groceries into shelves, robots must plan precise action points to perform tasks accurately and reliably. In spite of the recent adoption of vision language models (VLMs) to control robot behavior, VLMs struggle to precisely articulate robot actions using language. We introduce an automatic synthetic data generation pipeline that instruction-tunes VLMs to robotic domains and needs. Using the pipeline, we train RoboPoint, a VLM that predicts image keypoint affordances given language instructions. Compared to alternative approaches, our method requires no real-world data collection or human demonstration, making it much more scalable to diverse environments and viewpoints. In addition, RoboPoint is a general model that enables several downstream applications such as robot navigation, manipulation, and augmented reality (AR) assistance. Our experiments demonstrate that RoboPoint outperforms state-of-the-art VLMs (GPT-4o) and visual prompting techniques (PIVOT) by 21.8% in the accuracy of predicting spatial affordance and by 30.5% in the success rate of downstream tasks. Project website: https://robo-point.github.io.