UniAff: A Unified Representation of Affordances for Tool Usage and Articulation with Vision-Language Models

📄 arXiv: 2409.20551v2 📥 PDF

作者: Qiaojun Yu, Siyuan Huang, Xibin Yuan, Zhengkai Jiang, Ce Hao, Xin Li, Haonan Chang, Junbo Wang, Liu Liu, Hongsheng Li, Peng Gao, Cewu Lu

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-30 (更新: 2025-02-07)

备注: ICRA 2025

💡 一句话要点

UniAff：利用视觉-语言模型统一工具使用和关节运动的 affordance 表示

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人操纵 Affordance 视觉-语言模型 多模态学习 关节物体 工具使用 3D运动约束 统一表示

📋 核心要点

  1. 现有机器人操纵研究对底层3D运动约束和 affordance 的理解有限，阻碍了其泛化能力。
  2. UniAff 提出了一种统一的框架，整合了3D物体中心操纵和任务理解，利用MLLMs进行 affordance 识别和3D运动约束推理。
  3. 实验结果表明，UniAff 显著提高了机器人操纵工具和关节物体的泛化能力，为未来的研究奠定了基础。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为UniAff的综合范式，旨在统一3D以物体为中心的操纵和任务理解。为了实现这一目标，作者构建了一个数据集，该数据集标注了与操纵相关的关键属性，包含来自19个类别的900个关节物体和来自12个类别的600个工具。此外，本文利用多模态大语言模型（MLLMs）来推断用于操纵任务的以物体为中心的表示，包括 affordance 识别和关于3D运动约束的推理。在仿真和真实环境中的综合实验表明，UniAff显著提高了机器人操纵工具和关节物体的泛化能力。UniAff有望成为未来统一机器人操纵任务的通用基线。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人操纵方法在理解物体 affordance 和 3D 运动约束方面存在局限性，导致泛化能力不足。特别是对于工具的使用和关节物体的操作，缺乏统一的表示和推理框架。

核心思路：UniAff 的核心思路是构建一个统一的 affordance 表示，能够同时处理工具的使用和关节物体的操作。通过利用多模态大语言模型（MLLMs）的强大推理能力，将视觉信息和语言信息结合起来，从而更好地理解物体的 affordance 和 3D 运动约束。

技术框架：UniAff 的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据集构建：构建包含大量工具和关节物体的数据集，并标注与操纵相关的关键属性。2) MLLM 集成：利用 MLLMs 推断以物体为中心的表示，用于 affordance 识别和 3D 运动约束推理。3) 操纵策略学习：基于学习到的 affordance 表示，设计机器人操纵策略。

关键创新：UniAff 的关键创新在于提出了一个统一的 affordance 表示框架，能够同时处理工具的使用和关节物体的操作。此外，利用 MLLMs 进行 affordance 识别和 3D 运动约束推理，提高了机器人对操纵任务的理解能力。

关键设计：数据集包含 900 个关节物体（19 个类别）和 600 个工具（12 个类别），标注了与操纵相关的关键属性。MLLMs 的具体选择和训练方法未知。操纵策略学习的具体方法未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UniAff 在仿真和真实环境中的实验结果表明，该方法显著提高了机器人操纵工具和关节物体的泛化能力。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中强调了“显著提高”，表明 UniAff 在性能上取得了实质性的提升。该方法为未来的统一机器人操纵任务提供了一个有希望的基线。

🎯 应用场景

UniAff 有望应用于各种机器人操纵任务，例如家庭服务机器人、工业机器人和医疗机器人。它可以帮助机器人更好地理解物体 affordance 和 3D 运动约束，从而更安全、更有效地完成各种操纵任务。该研究的未来影响在于推动机器人操纵技术的进步，使其能够更好地适应复杂和动态的环境。

📄 摘要（原文）

Previous studies on robotic manipulation are based on a limited understanding of the underlying 3D motion constraints and affordances. To address these challenges, we propose a comprehensive paradigm, termed UniAff, that integrates 3D object-centric manipulation and task understanding in a unified formulation. Specifically, we constructed a dataset labeled with manipulation-related key attributes, comprising 900 articulated objects from 19 categories and 600 tools from 12 categories. Furthermore, we leverage MLLMs to infer object-centric representations for manipulation tasks, including affordance recognition and reasoning about 3D motion constraints. Comprehensive experiments in both simulation and real-world settings indicate that UniAff significantly improves the generalization of robotic manipulation for tools and articulated objects. We hope that UniAff will serve as a general baseline for unified robotic manipulation tasks in the future. Images, videos, dataset, and code are published on the project website at:https://sites.google.com/view/uni-aff/home