A Parameter-Efficient Tuning Framework for Language-guided Object Grounding and Robot Grasping

📄 arXiv: 2409.19457v4 📥 PDF

作者: Houjian Yu, Mingen Li, Alireza Rezazadeh, Yang Yang, Changhyun Choi

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-28 (更新: 2025-02-07)

备注: Accepted for ICRA 2025. Project page: https://sites.google.com/umn.edu/etog-etrg/home

💡 一句话要点

提出一种参数高效的CLIP微调框架，用于语言引导的物体定位和机器人抓取任务

🎯 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: 机器人抓取 语言引导 参数高效微调 多模态融合 CLIP模型

📋 核心要点

  1. 现有MLLM方法在语言引导机器人抓取中表现出色，但计算和数据需求高，难以本地部署和定制。
  2. 提出基于CLIP的多模态参数高效微调框架，包含双向视觉-语言适配器和深度融合分支。
  3. 实验表明，该方法在物体定位任务中性能优于现有方法，并在抓取任务中展现出理解复杂场景的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于CLIP的多模态参数高效微调(PET)框架，用于解决语言引导的机器人抓取任务，该任务要求机器人智能体整合视觉和语言输入中的多模态信息，以预测目标驱动的抓取动作。现有方法利用多模态大型语言模型(MLLM)，但其计算和数据需求限制了本地部署和定制。为了解决这个问题，我们的方法引入了两个关键创新：一个双向视觉-语言适配器，用于对齐多模态输入以实现像素级语言理解；以及一个深度融合分支，用于整合几何线索以促进机器人抓取预测。实验结果表明，在RES物体定位任务中，我们的方法优于现有的基于CLIP的全模型微调或PET方法。在RGS和RGA任务中，我们的模型不仅能根据简单的语言描述有效地解释物体属性，而且在理解复杂空间推理场景（例如工作空间中存在多个相同的物体）方面也显示出强大的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语言引导的机器人抓取任务中，现有方法计算量大、数据需求高，难以本地部署和定制的问题。现有方法通常依赖于大型多模态语言模型（MLLM），这些模型参数量巨大，训练成本高昂，并且难以针对特定场景进行微调。

核心思路：论文的核心思路是利用参数高效微调（PET）技术，在预训练的CLIP模型基础上，通过引入少量可训练参数，实现对视觉和语言信息的有效融合，从而降低计算成本和数据需求，提高模型的可定制性。同时，针对机器人抓取任务的特点，引入深度信息，增强模型对场景几何结构的理解。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) CLIP视觉编码器和文本编码器：用于提取图像和文本特征。2) 双向视觉-语言适配器：用于对齐视觉和语言特征，实现像素级别的语言理解。3) 深度融合分支：用于整合深度信息，提供场景的几何线索。4) 预测模块：根据融合后的特征，预测目标物体的分割、抓取姿态或抓取可负担性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了双向视觉-语言适配器，能够更有效地对齐视觉和语言特征，提高模型对语言描述的理解能力。2) 引入了深度融合分支，将深度信息融入到模型中，增强了模型对场景几何结构的理解，从而提高了抓取预测的准确性。3) 采用参数高效微调策略，降低了计算成本和数据需求，使得模型更易于部署和定制。

关键设计：双向视觉-语言适配器采用Transformer结构，通过交叉注意力机制实现视觉和语言特征的交互。深度融合分支将深度图像转换为点云，并使用PointNet等网络提取特征，然后与视觉和语言特征进行融合。损失函数根据具体任务而定，例如，在RES任务中使用交叉熵损失，在RGS任务中使用抓取姿态的回归损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在Referring Expression Segmentation (RES)任务中，该方法优于现有的基于CLIP的全模型微调或PET方法。在Referring Grasp Synthesis (RGS)和Referring Grasp Affordance (RGA)任务中，该模型能够根据简单的语言描述有效地解释物体属性，并展现出理解复杂空间推理场景的潜力。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的量化分析。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能仓储、自动化装配、家庭服务机器人等领域。通过结合自然语言指令和视觉信息，机器人能够更准确地识别和抓取目标物体，提高工作效率和智能化水平。未来，该技术有望扩展到更复杂的任务场景，例如在非结构化环境中进行物体操作。

📄 摘要（原文）

The language-guided robot grasping task requires a robot agent to integrate multimodal information from both visual and linguistic inputs to predict actions for target-driven grasping. While recent approaches utilizing Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown promising results, their extensive computation and data demands limit the feasibility of local deployment and customization. To address this, we propose a novel CLIP-based multimodal parameter-efficient tuning (PET) framework designed for three language-guided object grounding and grasping tasks: (1) Referring Expression Segmentation (RES), (2) Referring Grasp Synthesis (RGS), and (3) Referring Grasp Affordance (RGA). Our approach introduces two key innovations: a bi-directional vision-language adapter that aligns multimodal inputs for pixel-level language understanding and a depth fusion branch that incorporates geometric cues to facilitate robot grasping predictions. Experiment results demonstrate superior performance in the RES object grounding task compared with existing CLIP-based full-model tuning or PET approaches. In the RGS and RGA tasks, our model not only effectively interprets object attributes based on simple language descriptions but also shows strong potential for comprehending complex spatial reasoning scenarios, such as multiple identical objects present in the workspace. Project page: https://z.umn.edu/etog-etrg