Navi2Gaze: Leveraging Foundation Models for Navigation and Target Gazing

📄 arXiv: 2407.09053v2 📥 PDF

作者: Jun Zhu, Zihao Du, Haotian Xu, Fengbo Lan, Zilong Zheng, Bo Ma, Shengjie Wang, Tao Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2024-07-12 (更新: 2024-09-17)

💡 一句话要点

Navi2Gaze：利用基础模型实现导航和目标注视，提升机器人任务完成效率

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人导航 视觉-语言模型 姿态估计 任务感知 常识推理

📋 核心要点

  1. 现有任务感知导航方法忽略了机器人姿态的重要性，导致任务完成效率低下，尤其是在开放词汇场景中。
  2. Navi2Gaze利用视觉-语言模型为机器人提供常识，自动评估并选择最佳姿态，从而实现高效导航和目标注视。
  3. 在多个逼真的模拟基准测试中，Navi2Gaze显著优于现有方法，到目标距离（DTG）减少了68.8%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Navigation-to-Gaze (Navi2Gaze)的视觉-语言模型驱动方法，用于高效导航和基于任务描述的目标注视。现有研究主要关注为任务完成寻找合适的地点，常常忽略机器人姿态的重要性。然而，由于物体排列方式的差异（例如，打开冰箱门），机器人的朝向对于成功完成任务至关重要。Navi2Gaze方法利用视觉-语言模型自动评估和选择最佳姿态。在多个逼真的模拟基准测试中，Navi2Gaze通过精确确定相对于目标物体的最佳方向，显著优于现有方法，使得到目标距离（DTG）减少了68.8%。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于任务的导航方法主要关注找到适合完成任务的位置，而忽略了机器人自身的姿态。然而，机器人的朝向对于成功完成任务至关重要，因为物体的排列方式会影响交互方式。例如，打开冰箱门时，需要机器人正对着冰箱，而不是站在侧面。因此，如何让机器人能够像人类一样，根据任务目标和场景常识，自动调整到合适的姿态，是本文要解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）的强大语义理解能力和常识推理能力，让机器人能够根据任务描述和当前场景的视觉信息，评估不同姿态的优劣，并选择最佳姿态进行导航。通过VLM的打分机制，机器人可以学习到哪些姿态更适合完成特定任务，从而避免无效的探索和调整。

技术框架：Navi2Gaze的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 候选姿态生成：在当前位置周围生成多个候选姿态；2) VLM姿态评估：利用VLM对每个候选姿态进行打分，评估其与任务描述的匹配程度；3) 姿态选择：选择得分最高的姿态作为目标姿态；4) 导航：导航到目标姿态，并执行相应的交互操作。

关键创新：Navi2Gaze的关键创新在于将视觉-语言模型引入到机器人导航和姿态选择中，利用VLM的语义理解能力和常识推理能力，让机器人能够自动学习到哪些姿态更适合完成特定任务。与传统的基于规则或手工设计的姿态选择方法相比，Navi2Gaze具有更强的泛化能力和适应性，能够处理更复杂的任务和场景。

关键设计：在VLM姿态评估模块中，使用了预训练的视觉-语言模型，例如CLIP。输入包括任务描述的文本和从候选姿态拍摄的图像。VLM输出一个分数，表示图像和文本描述的匹配程度。为了提高评估的准确性，可以对VLM进行微调，使其更适应特定的任务和场景。此外，还可以引入一些额外的约束条件，例如避免碰撞等，来进一步优化姿态选择。

📊 实验亮点

Navi2Gaze在多个逼真的模拟基准测试中取得了显著的性能提升。与现有方法相比，Navi2Gaze能够更精确地确定相对于目标物体的最佳方向，从而显著减少了到目标距离（DTG），平均降低了68.8%。这一结果表明，Navi2Gaze能够有效地利用视觉-语言模型来指导机器人的导航和姿态选择，从而提高任务完成的效率和成功率。

🎯 应用场景

Navi2Gaze具有广泛的应用前景，例如家庭服务机器人、仓储物流机器人、医疗辅助机器人等。它可以帮助机器人在复杂的环境中更高效地完成各种任务，例如取放物品、清洁房间、照顾病人等。通过结合视觉-语言模型，Navi2Gaze可以赋予机器人更强的智能和自主性，使其能够更好地理解人类的指令，并根据环境的变化做出相应的调整。未来，Navi2Gaze有望成为机器人领域的一项关键技术。

📄 摘要（原文）

Task-aware navigation continues to be a challenging area of research, especially in scenarios involving open vocabulary. Previous studies primarily focus on finding suitable locations for task completion, often overlooking the importance of the robot's pose. However, the robot's orientation is crucial for successfully completing tasks because of how objects are arranged (e.g., to open a refrigerator door). Humans intuitively navigate to objects with the right orientation using semantics and common sense. For instance, when opening a refrigerator, we naturally stand in front of it rather than to the side. Recent advances suggest that Vision-Language Models (VLMs) can provide robots with similar common sense. Therefore, we develop a VLM-driven method called Navigation-to-Gaze (Navi2Gaze) for efficient navigation and object gazing based on task descriptions. This method uses the VLM to score and select the best pose from numerous candidates automatically. In evaluations on multiple photorealistic simulation benchmarks, Navi2Gaze significantly outperforms existing approaches by precisely determining the optimal orientation relative to target objects, resulting in a 68.8% reduction in Distance to Goal (DTG). Real-world video demonstrations can be found on the supplementary website