Perception Matters: Enhancing Embodied AI with Uncertainty-Aware Semantic Segmentation
作者: Sai Prasanna, Daniel Honerkamp, Kshitij Sirohi, Tim Welschehold, Wolfram Burgard, Abhinav Valada
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2024-08-05 (更新: 2025-01-14)
期刊: Proceedings of the International Symposium on Robotics Research (ISRR), 2024
💡 一句话要点
提出不确定性感知的语义分割，提升具身智能在物体搜索任务中的表现
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 语义分割 不确定性建模 物体搜索 时间聚合
📋 核心要点
- 现有具身智能物体搜索方法依赖过时的感知模型，忽略时间信息聚合，且未考虑感知噪声带来的不确定性。
- 论文提出利用校准的感知概率和不确定性，在时间聚合和决策过程中优化模型，使其适应序列任务。
- 实验表明，在不同的语义感知模型和策略中，校准的不确定性在聚合和发现决策中至关重要，可有效提升性能。
📝 摘要（中文）
具身智能在未知环境中行动方面取得了显著进展。然而，诸如物体搜索之类的任务主要集中在高效的策略学习上。本文指出了当前搜索方法中的几个差距：它们主要关注过时的感知模型，忽略了时间聚合，并且在测试时直接从ground truth转移到有噪声的感知，而没有考虑到感知状态中由此产生的过度自信。我们通过校准的感知概率和跨聚合和发现决策的不确定性来解决已识别的问题，从而使模型适应顺序任务。由此产生的方法可以直接与现有搜索方法中的预训练模型集成，而无需额外的训练成本。我们对不同语义感知模型和策略的聚合方法进行了广泛的评估，证实了校准的不确定性在聚合和发现决策中的重要性。我们将代码和训练好的模型发布在https://semantic-search.cs.uni-freiburg.de。
🔬 方法详解
问题定义：现有的具身智能物体搜索方法在感知方面存在不足。它们通常使用过时的语义分割模型，没有充分利用时间信息进行聚合，并且在训练时使用ground truth数据，但在测试时直接应用于有噪声的感知结果，导致模型对感知状态过度自信，影响搜索效率和准确性。
核心思路：论文的核心思路是引入不确定性感知的语义分割，通过校准感知概率和建模不确定性，使模型能够更好地处理感知噪声，并在时间聚合和决策过程中做出更可靠的判断。这样可以避免模型过度依赖不准确的感知信息，从而提高物体搜索的性能。
技术框架：该方法可以集成到现有的物体搜索框架中，无需重新训练策略网络。主要包含以下几个阶段：1) 使用语义分割模型获取环境的感知信息；2) 对语义分割结果进行时间聚合，并估计每个像素的不确定性；3) 在决策过程中，利用校准的感知概率和不确定性信息，选择最佳的行动策略。
关键创新：论文的关键创新在于将不确定性建模引入到具身智能的感知过程中。通过校准语义分割模型的输出概率，并利用时间聚合来减少感知噪声的影响，模型能够更准确地估计环境状态，从而做出更明智的决策。这种方法可以有效解决现有方法中存在的过度自信问题。
关键设计：论文使用了校准的语义分割模型，例如DeepLabV3+，并采用时间聚合方法来平滑感知结果。具体的时间聚合方法未知，但其目标是减少单帧感知噪声的影响，并提高感知结果的稳定性。在决策过程中，模型会考虑每个像素的语义类别概率和不确定性，从而选择最有可能找到目标物体的行动。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在多个数据集和不同的语义分割模型上进行实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，通过引入不确定性感知的语义分割，可以显著提高物体搜索的成功率和效率。具体的性能提升数据未知，但论文强调了校准的不确定性在聚合和发现决策中的重要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要具身智能的场景，例如家庭服务机器人、仓库拣选机器人、搜救机器人等。通过提高机器人对环境的感知能力和决策能力，可以使其在复杂环境中更有效地完成任务，提升工作效率和安全性。此外，该方法还可以推广到其他需要感知信息的机器人任务中，例如导航、避障等。
📄 摘要（原文）
Embodied AI has made significant progress acting in unexplored environments. However, tasks such as object search have largely focused on efficient policy learning. In this work, we identify several gaps in current search methods: They largely focus on dated perception models, neglect temporal aggregation, and transfer from ground truth directly to noisy perception at test time, without accounting for the resulting overconfidence in the perceived state. We address the identified problems through calibrated perception probabilities and uncertainty across aggregation and found decisions, thereby adapting the models for sequential tasks. The resulting methods can be directly integrated with pretrained models across a wide family of existing search approaches at no additional training cost. We perform extensive evaluations of aggregation methods across both different semantic perception models and policies, confirming the importance of calibrated uncertainties in both the aggregation and found decisions. We make the code and trained models available at https://semantic-search.cs.uni-freiburg.de.