Tag Map: A Text-Based Map for Spatial Reasoning and Navigation with Large Language Models

📄 arXiv: 2409.15451v1 📥 PDF

作者: Mike Zhang, Kaixian Qu, Vaishakh Patil, Cesar Cadena, Marco Hutter

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-09-23

💡 一句话要点

提出基于文本标签地图的LLM机器人导航方法，解决场景上下文理解问题

🎯 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: 大型语言模型 机器人导航 空间推理 文本地图 图像识别

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖嵌入式地图，无法直接提供场景上下文给LLM，需要额外的处理步骤。
  2. 提出一种基于文本的地图，利用大型图像识别模型，直接以文本形式表示场景信息，易于LLM理解。
  3. 实验表明，该方法在定位精度上与现有方法相当，但内存占用显著降低，并在真实机器人上验证了有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）已成为机器人利用常识推理生成任务规划的工具。为了使LLM生成可执行的计划，必须提供场景上下文，通常通过地图实现。最近的研究已从具有固定语义类别的显式地图转向基于可查询嵌入的隐式开放词汇地图，后者能够表示任何语义类别。然而，由于嵌入是隐式的，它们无法直接报告场景上下文，需要进一步处理才能与LLM集成。为了解决这个问题，我们提出了一种显式的基于文本的地图，它可以表示数千个语义类别，并且由于其基于文本的特性，可以通过构建在大型图像识别模型之上轻松地与LLM集成。我们研究了如何定位地图中的实体，并通过评估表明，我们的基于文本的地图定位性能与开放词汇地图的定位性能相当，同时使用的内存减少了两个到四个数量级。真实的机器人实验证明了LLM与基于文本的地图的结合，从而解决了用户任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于嵌入的地图虽然能够表示开放词汇，但其隐式的表达方式使得LLM难以直接利用场景信息进行推理和规划。需要额外的处理步骤将嵌入转化为LLM可理解的形式，增加了复杂性和计算成本。此外，嵌入式地图通常需要大量的存储空间。

核心思路：论文的核心思路是利用大型图像识别模型，将场景中的物体识别为文本标签，构建一个显式的、基于文本的地图。由于LLM本身是基于文本的，因此这种文本地图可以更容易地与LLM集成，无需额外的转换步骤。同时，文本标签相比于嵌入，通常占用更少的存储空间。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用图像识别模型（如CLIP）识别场景中的物体，并生成相应的文本标签。2) 将这些文本标签与它们在地图中的位置关联起来，构建基于文本的地图。3) 当LLM需要场景信息时，直接从文本地图中查询相关信息。4) LLM基于查询到的信息进行推理和规划，并生成机器人控制指令。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了基于文本标签的地图表示方法。与传统的基于嵌入的地图相比，文本地图更易于LLM理解和利用，并且占用更少的存储空间。这种方法将视觉信息转化为LLM友好的文本形式，为LLM在机器人导航和空间推理中的应用提供了新的思路。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用预训练的CLIP模型提取图像特征并生成文本标签。2) 设计了一种基于文本相似度的查询方法，用于从文本地图中检索相关信息。3) 在真实机器人平台上进行了实验验证，证明了该方法的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在定位精度上与开放词汇地图相当，同时内存占用减少了两个到四个数量级。在真实机器人实验中，该方法成功地将LLM与文本地图结合，实现了基于用户指令的导航任务。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。通过结合LLM的推理能力和文本地图的场景感知能力，可以实现更智能、更灵活的机器人系统，例如，机器人可以根据用户的自然语言指令，在复杂的环境中完成各种任务。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLM) have emerged as a tool for robots to generate task plans using common sense reasoning. For the LLM to generate actionable plans, scene context must be provided, often through a map. Recent works have shifted from explicit maps with fixed semantic classes to implicit open vocabulary maps based on queryable embeddings capable of representing any semantic class. However, embeddings cannot directly report the scene context as they are implicit, requiring further processing for LLM integration. To address this, we propose an explicit text-based map that can represent thousands of semantic classes while easily integrating with LLMs due to their text-based nature by building upon large-scale image recognition models. We study how entities in our map can be localized and show through evaluations that our text-based map localizations perform comparably to those from open vocabulary maps while using two to four orders of magnitude less memory. Real-robot experiments demonstrate the grounding of an LLM with the text-based map to solve user tasks.