SYNERGAI: Perception Alignment for Human-Robot Collaboration

📄 arXiv: 2409.15684v1 📥 PDF

作者: Yixin Chen, Guoxi Zhang, Yaowei Zhang, Hongming Xu, Peiyuan Zhi, Qing Li, Siyuan Huang

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-24

备注: Project page: https://synerg-ai.github.io

💡 一句话要点

SYNERGAI：通过感知对齐实现人机协作

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机协作 感知对齐 3D场景图 大型语言模型 机器人 人机交互 知识迁移

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的人机协作系统忽略了人类与机器人感知差异，导致沟通障碍和部署困难。
  2. SYNERGAI系统采用3D场景图作为统一表示，利用LLM分解任务并提取信息，实现感知对齐。
  3. SYNERGAI通过在线交互更新3DSG，自动校正感知不一致，并在真实场景中验证了有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在促进人机交互和协作方面展现出强大的潜力。然而，现有的基于LLM的系统通常忽略了人类和机器人感知之间的不一致，这阻碍了它们有效的沟通和现实世界的机器人部署。为了解决这个问题，我们引入了SYNERGAI，一个旨在实现感知对齐和人机协作的统一系统。SYNERGAI的核心采用3D场景图（3DSG）作为其显式和内在的表示。这使得系统能够利用LLM来分解复杂的任务，并在中间步骤中分配适当的工具，以从3DSG中提取相关信息、修改其结构或生成响应。重要的是，SYNERGAI包含一个自动机制，通过在线交互更新其3DSG，从而实现与用户的感知不一致校正。SYNERGAI在ScanQA中以零样本方式实现了与数据驱动模型相当的性能。通过在10个真实场景中进行的综合实验，SYNERGAI证明了其在与人类建立共同基础方面的有效性，在对齐任务中实现了61.9%的成功率。通过转移在对齐过程中获得的知识，它还将新任务的成功率从3.7%显著提高到45.68%。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型语言模型（LLM）的人机协作系统，在实际应用中面临着人类与机器人感知不一致的问题。这种感知差异导致机器人无法准确理解人类指令，从而影响协作效率和任务完成质量。现有方法通常依赖于预训练的数据驱动模型，缺乏对感知差异的显式建模和动态调整能力，难以适应复杂多变的真实场景。

核心思路：SYNERGAI的核心思路是利用3D场景图（3DSG）作为机器人感知的显式表示，并结合大型语言模型（LLM）进行任务分解和信息提取。通过3DSG，机器人可以结构化地理解周围环境，而LLM则负责将人类指令转化为对3DSG的操作。更重要的是，SYNERGAI引入了在线交互机制，允许用户实时纠正机器人的感知偏差，从而动态更新3DSG，实现感知对齐。这种设计旨在弥合人类与机器人之间的感知鸿沟，提高人机协作的效率和可靠性。

技术框架：SYNERGAI系统主要包含以下几个模块：1) 3D场景图构建模块：负责从传感器数据（如RGB-D图像）中构建3D场景图，节点表示物体，边表示物体之间的关系。2) LLM任务分解模块：利用LLM将复杂的人类指令分解为一系列可执行的子任务。3) 信息提取与操作模块：根据子任务，从3DSG中提取相关信息，并对3DSG进行修改（如添加、删除节点或边）。4) 感知对齐模块：通过在线交互，接收用户的反馈，并根据反馈更新3DSG，校正感知偏差。5) 响应生成模块：利用LLM生成对人类指令的响应，并指导机器人的行为。

关键创新：SYNERGAI的关键创新在于其统一的感知对齐框架，该框架将3D场景图、大型语言模型和在线交互机制相结合，实现了人机之间动态的感知对齐。与现有方法相比，SYNERGAI能够显式地表示和纠正感知差异，从而提高了人机协作的鲁棒性和适应性。此外，SYNERGAI的自动感知对齐机制减少了人工干预，降低了部署成本。

关键设计：3DSG的构建依赖于目标检测和三维重建算法，具体实现细节未知。LLM的选择和prompt设计对任务分解和信息提取的性能至关重要，具体实现细节未知。感知对齐模块的关键在于如何有效地利用用户反馈更新3DSG，具体实现细节未知。损失函数和网络结构等技术细节在论文中未明确说明。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

SYNERGAI在ScanQA数据集上以零样本方式实现了与数据驱动模型相当的性能，表明其具有良好的泛化能力。在10个真实场景中进行的实验表明，SYNERGAI在对齐任务中实现了61.9%的成功率，证明了其在建立共同基础方面的有效性。更重要的是，SYNERGAI通过转移在对齐过程中获得的知识，将新任务的成功率从3.7%显著提高到45.68%，表明其具有强大的知识迁移能力。

🎯 应用场景

SYNERGAI具有广泛的应用前景，例如智能家居、工业自动化、医疗辅助等领域。在智能家居中，SYNERGAI可以帮助机器人理解用户的指令，完成各种家务任务。在工业自动化中，SYNERGAI可以实现人机协同作业，提高生产效率和安全性。在医疗辅助领域，SYNERGAI可以帮助医生进行手术操作，提高手术精度和成功率。未来，SYNERGAI有望成为人机协作领域的重要技术支撑。

📄 摘要（原文）

Recently, large language models (LLMs) have shown strong potential in facilitating human-robotic interaction and collaboration. However, existing LLM-based systems often overlook the misalignment between human and robot perceptions, which hinders their effective communication and real-world robot deployment. To address this issue, we introduce SYNERGAI, a unified system designed to achieve both perceptual alignment and human-robot collaboration. At its core, SYNERGAI employs 3D Scene Graph (3DSG) as its explicit and innate representation. This enables the system to leverage LLM to break down complex tasks and allocate appropriate tools in intermediate steps to extract relevant information from the 3DSG, modify its structure, or generate responses. Importantly, SYNERGAI incorporates an automatic mechanism that enables perceptual misalignment correction with users by updating its 3DSG with online interaction. SYNERGAI achieves comparable performance with the data-driven models in ScanQA in a zero-shot manner. Through comprehensive experiments across 10 real-world scenes, SYNERGAI demonstrates its effectiveness in establishing common ground with humans, realizing a success rate of 61.9% in alignment tasks. It also significantly improves the success rate from 3.7% to 45.68% on novel tasks by transferring the knowledge acquired during alignment.