Resolving Positional Ambiguity in Dialogues by Vision-Language Models for Robot Navigation
作者: Kuan-Lin Chen, Tzu-Ti Wei, Li-Tzu Yeh, Elaine Kao, Yu-Chee Tseng, Jen-Jee Chen
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-30
💡 一句话要点
提出基于视觉-语言模型的对话式机器人导航方法，解决位置歧义问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人导航 视觉-语言模型 自然语言处理 位置歧义 多轮对话
📋 核心要点
- 现有机器人导航方法难以处理自然语言指令中常见的位置歧义，导致导航失败。
- 利用大型语言模型和视觉-语言模型进行多轮对话，逐步消除位置歧义，确定目标对象。
- 通过视觉-语言模型将语言信息映射到图像中的唯一对象ID，再映射到3D深度图，实现精准导航。
📝 摘要（中文）
本文研究了自主导航机器人，该机器人可以通过自然语言接受人类指令，在室内环境中提供服务。这些自然语言指令可能包含时间、位置、对象和动作等组成部分。然而，我们观察到，这些指令中的位置信息通常指的是环境中的对象，而这些对象可能包含不同程度的位置歧义。例如，当房间里有多把相同类型的椅子时，“去椅子那里！”这个指令可能存在歧义。为了消除这些歧义，我们采用大型语言模型和大型视觉-语言模型与用户进行多轮对话。我们提出了一种两级方法，该方法利用视觉-语言模型将自然语言中的含义映射到图像中唯一的对象ID，然后执行从唯一对象ID到3D深度图的映射，从而使机器人能够从当前位置导航到目标位置。据我们所知，这是第一个将基础模型与位置歧义问题联系起来的工作。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人导航中，由于自然语言指令中位置描述的歧义性，导致机器人无法准确理解用户意图并导航到目标位置的问题。现有方法通常依赖于精确的位置坐标或预定义的地图信息，难以处理自然语言的模糊性和多样性。例如，当指令中提到“桌子旁边的椅子”时，如果房间里有多张桌子和椅子，机器人就难以确定具体的目标位置。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）进行多轮对话，通过与用户的交互来逐步消除位置歧义。VLM用于理解图像中的对象和它们之间的关系，LLM用于管理对话流程和理解用户意图。通过这种交互式的方式，机器人可以更准确地理解用户的指令，并确定目标对象。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 指令解析模块：使用LLM解析用户输入的自然语言指令，提取关键信息，如目标对象类型和位置关系。2) 视觉感知模块：使用VLM分析机器人摄像头获取的图像，识别场景中的对象，并生成对象的描述信息。3) 对话管理模块：根据指令解析和视觉感知的结果，判断是否存在位置歧义。如果存在歧义，则使用LLM生成问题，引导用户提供更详细的信息。4) 目标定位模块：当位置歧义消除后，将目标对象ID映射到3D深度图，从而确定目标位置。5) 导航模块：根据目标位置，规划路径并控制机器人进行导航。
关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型和视觉-语言模型应用于解决机器人导航中的位置歧义问题。以往的方法通常依赖于预定义的规则或简单的图像识别技术，难以处理自然语言的复杂性和多样性。通过利用LLM和VLM的强大能力，该方法可以更有效地理解用户意图，并消除位置歧义。此外，该方法通过多轮对话的方式，实现了人机协同，提高了导航的准确性和可靠性。
关键设计：论文中VLM部分使用了预训练的视觉语言模型，并针对机器人导航任务进行了微调。LLM部分使用了开源的大型语言模型，并设计了特定的prompt，用于生成问题和理解用户回复。在目标定位模块中，使用了深度相机获取场景的深度信息，并将对象ID映射到3D坐标。损失函数的设计未知，参数设置也未详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一个新颖的基于视觉-语言模型的对话式机器人导航框架，能够有效解决自然语言指令中的位置歧义问题。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但其提出的方法为机器人导航领域提供了一个新的研究方向，具有重要的学术价值和应用前景。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种室内服务机器人，例如家庭服务机器人、商场导购机器人、医院送药机器人等。通过自然语言交互，用户可以更方便地控制机器人完成各种任务。该技术还有潜力应用于自动驾驶领域，提高车辆对复杂交通场景的理解能力。
📄 摘要（原文）
We consider an autonomous navigation robot that can accept human commands through natural language to provide services in an indoor environment. These natural language commands may include time, position, object, and action components. However, we observe that the positional components within such commands usually refer to objects in the environment that may contain different levels of positional ambiguity. For example, the command "Go to the chair!" may be ambiguous when there are multiple chairs of the same type in a room. In order to disambiguate these commands, we employ a large language model and a large vision-language model to conduct multiple turns of conversations with the user. We propose a two-level approach that utilizes a vision-language model to map the meanings in natural language to a unique object ID in images and then performs another mapping from the unique object ID to a 3D depth map, thereby allowing the robot to navigate from its current position to the target position. To the best of our knowledge, this is the first work linking foundation models to the positional ambiguity issue.