Robot Manipulation in Salient Vision through Referring Image Segmentation and Geometric Constraints

📄 arXiv: 2409.11518v1 📥 PDF

作者: Chen Jiang, Allie Luo, Martin Jagersand

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-09-17

💡 一句话要点

提出CLIPU$^2$Net，结合几何约束，实现基于显著视觉信息的机器人操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 指代图像分割 视觉伺服 几何约束 CLIPU$^2$Net

📋 核心要点

  1. 传统视觉伺服方法依赖人工标注特征，成本高且泛化性差，难以应对复杂环境下的机器人操作任务。
  2. 论文提出CLIPU$^2$Net，将视觉信息转化为几何约束，连接视觉感知与可执行命令，实现更智能的机器人控制。
  3. 实验表明，该方法在真实机器人操作任务中优于传统方法，且模型轻量，适用于资源受限的机器人平台。

📝 摘要（中文）

本文通过将紧凑的指代图像分割模型集成到机器人的感知模块中，在具有语言上下文的真实环境中执行机器人操作任务。首先，我们提出了CLIPU$^2$Net，这是一个轻量级的指代图像分割模型，专为从语言表达中进行细粒度的边界和结构分割而设计。然后，我们将该模型部署在手眼视觉伺服系统中，以在现实世界中执行机器人控制。我们系统的关键是将显著的视觉信息表示为几何约束，从而将机器人的视觉感知与可执行的命令联系起来。在46个真实机器人操作任务上的实验结果表明，我们的方法优于依赖于劳动密集型特征标注的传统视觉伺服方法，在细粒度指代图像分割方面表现出色，紧凑的解码器大小仅为6.6 MB，并支持跨不同上下文的机器人控制。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作任务中，传统的视觉伺服方法依赖于人工标注的特征，这需要大量的人工工作，并且难以泛化到新的环境和任务中。此外，对于细粒度的物体操作，精确的图像分割至关重要，但现有的分割模型通常计算量大，难以部署在资源有限的机器人平台上。

核心思路：本文的核心思路是将显著的视觉信息表示为几何约束，从而将机器人的视觉感知与可执行的命令联系起来。通过指代图像分割模型，机器人可以根据语言指令识别并分割出目标物体，然后利用几何约束将分割结果转化为机器人可以理解和执行的运动指令。

技术框架：整个系统包含以下几个主要模块：1) 指代图像分割模块：使用CLIPU$^2$Net模型，根据语言指令分割出目标物体。2) 几何约束提取模块：从分割结果中提取目标物体的几何特征，例如中心点、边界等。3) 运动规划模块：根据几何约束，生成机器人的运动轨迹。4) 视觉伺服控制模块：利用视觉反馈，实时调整机器人的运动，使其精确地完成操作任务。

关键创新：论文的关键创新在于提出了CLIPU$^2$Net，这是一个轻量级的指代图像分割模型，专为从语言表达中进行细粒度的边界和结构分割而设计。此外，将视觉信息表示为几何约束，使得机器人能够更好地理解和利用视觉信息，从而实现更智能的机器人控制。

关键设计：CLIPU$^2$Net采用了U-Net结构，并结合了CLIP模型，从而能够利用语言信息指导图像分割。为了减小模型的大小，论文采用了轻量级的解码器设计，使得模型的大小仅为6.6MB。在训练过程中，论文使用了多种损失函数，包括交叉熵损失、Dice损失等，以提高分割的精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在46个真实机器人操作任务中优于传统的视觉伺服方法。CLIPU$^2$Net模型在细粒度指代图像分割方面表现出色，且模型大小仅为6.6MB，易于部署在资源受限的机器人平台上。该方法能够支持跨不同上下文的机器人控制，具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要精细操作的机器人任务中，例如：工业自动化中的零件装配、医疗机器人中的手术辅助、家庭服务机器人中的物品整理等。通过结合自然语言理解和视觉感知，机器人可以更好地理解人类的意图，并完成复杂的任务，从而提高生产效率和服务质量。

📄 摘要（原文）

In this paper, we perform robot manipulation activities in real-world environments with language contexts by integrating a compact referring image segmentation model into the robot's perception module. First, we propose CLIPU$^2$Net, a lightweight referring image segmentation model designed for fine-grain boundary and structure segmentation from language expressions. Then, we deploy the model in an eye-in-hand visual servoing system to enact robot control in the real world. The key to our system is the representation of salient visual information as geometric constraints, linking the robot's visual perception to actionable commands. Experimental results on 46 real-world robot manipulation tasks demonstrate that our method outperforms traditional visual servoing methods relying on labor-intensive feature annotations, excels in fine-grain referring image segmentation with a compact decoder size of 6.6 MB, and supports robot control across diverse contexts.