Polaris: Open-ended Interactive Robotic Manipulation via Syn2Real Visual Grounding and Large Language Models
作者: Tianyu Wang, Haitao Lin, Junqiu Yu, Yanwei Fu
分类: cs.RO, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-08-15
备注: Accepted by IROS 2024. 8 pages, 5 figures. See https://star-uu-wang.github.io/Polaris/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
Polaris：基于Syn2Real视觉定位与LLM的开放式交互机器人操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 大型语言模型 视觉定位 姿态估计 Syn2Real 交互式机器人 合成数据 领域自适应
📋 核心要点
- 现有方法缺乏视觉定位能力，使得机器人难以在物理环境中精确定位和操作目标对象，限制了交互式机器人操作的性能。
- Polaris框架结合了大型语言模型（GPT-4）和具有定位能力的视觉模型，通过整合感知和交互，实现了更精确的机器人操作。
- 提出的Syn2Real姿态估计流程利用合成数据训练，并成功迁移到真实世界的机器人操作任务中，实验结果验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文研究了桌面场景下开放式交互机器人操作任务。虽然最近的大型语言模型（LLM）增强了机器人对用户指令的理解能力，但它们缺乏视觉定位能力，限制了它们与环境进行物理交互的能力。这是因为机器人需要在物理工作空间内定位目标操作对象。为此，我们引入了一个名为Polaris的交互式机器人操作框架，该框架通过利用GPT-4以及具有定位能力的视觉模型来整合感知和交互。为了实现精确操作，这种具有定位能力的视觉模型必须为目标对象生成详细的对象姿态，而不仅仅是识别图像中属于它们的像素。因此，我们提出了一种新颖的合成到真实（Syn2Real）的姿态估计流程。该流程利用渲染的合成数据进行训练，然后转移到真实世界的操作任务中。真实世界的性能证明了我们提出的流程的有效性，并强调了其扩展到更一般类别的潜力。此外，真实的机器人实验展示了我们的框架在抓取和执行多个操作任务方面的出色性能。这表明它有可能推广到桌面以外的场景。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决开放式交互机器人操作中，机器人难以根据用户指令在真实环境中精确定位和操作目标对象的问题。现有方法主要依赖于大型语言模型理解指令，但缺乏足够的视觉定位能力，导致无法有效执行物理交互任务。现有方法的痛点在于视觉感知和语言理解之间的gap，以及真实场景中数据标注的困难。
核心思路：论文的核心思路是结合大型语言模型（LLM）的指令理解能力和视觉模型的精确定位能力，构建一个完整的交互式机器人操作框架。通过Syn2Real的姿态估计方法，利用合成数据训练视觉模型，降低了真实数据标注的成本，并提高了模型在真实场景中的泛化能力。
技术框架：Polaris框架主要包含以下几个模块：1) LLM指令解析模块：使用GPT-4等LLM理解用户指令，并将其转化为机器人可执行的任务目标。2) 视觉感知模块：利用Syn2Real姿态估计流程，从真实图像中提取目标对象的精确姿态信息。3) 运动规划与控制模块：根据任务目标和对象姿态信息，生成机器人的运动轨迹，并控制机器人执行操作。4) 交互反馈模块：机器人执行操作后，将结果反馈给用户，并根据用户反馈进行调整。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出的Syn2Real姿态估计流程。该流程利用合成数据进行训练，避免了真实数据标注的昂贵成本，并通过领域自适应技术，将模型成功迁移到真实场景中。与现有方法相比，Syn2Real流程能够更准确地估计目标对象的姿态，从而提高机器人操作的精度和鲁棒性。
关键设计：Syn2Real流程的关键设计包括：1) 合成数据生成：使用3D模型渲染引擎生成大量带有精确姿态标注的合成图像。2) 领域自适应：采用对抗训练等方法，减小合成数据和真实数据之间的领域差异。3) 姿态估计网络：使用深度卷积神经网络，从图像中提取特征，并回归目标对象的姿态参数。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中未明确说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
真实机器人实验表明，Polaris框架在抓取和执行多个操作任务方面表现出色，验证了Syn2Real姿态估计流程的有效性。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明该框架具有推广到桌面以外场景的潜力。具体的性能提升幅度属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能家居、自动化生产线、医疗辅助等领域。例如，在智能家居中，机器人可以根据用户的语音指令，完成物品的整理、清洁等任务。在自动化生产线上，机器人可以根据视觉信息，精确地抓取和装配零件。在医疗辅助领域，机器人可以协助医生进行手术操作，提高手术的精度和效率。未来，该技术有望进一步推广到更复杂的场景中，实现更智能、更灵活的机器人操作。
📄 摘要（原文）
This paper investigates the task of the open-ended interactive robotic manipulation on table-top scenarios. While recent Large Language Models (LLMs) enhance robots' comprehension of user instructions, their lack of visual grounding constrains their ability to physically interact with the environment. This is because the robot needs to locate the target object for manipulation within the physical workspace. To this end, we introduce an interactive robotic manipulation framework called Polaris, which integrates perception and interaction by utilizing GPT-4 alongside grounded vision models. For precise manipulation, it is essential that such grounded vision models produce detailed object pose for the target object, rather than merely identifying pixels belonging to them in the image. Consequently, we propose a novel Synthetic-to-Real (Syn2Real) pose estimation pipeline. This pipeline utilizes rendered synthetic data for training and is then transferred to real-world manipulation tasks. The real-world performance demonstrates the efficacy of our proposed pipeline and underscores its potential for extension to more general categories. Moreover, real-robot experiments have showcased the impressive performance of our framework in grasping and executing multiple manipulation tasks. This indicates its potential to generalize to scenarios beyond the tabletop. More information and video results are available here: https://star-uu-wang.github.io/Polaris/