MLLM-Search: A Zero-Shot Approach to Finding People using Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2412.00103v1 📥 PDF

作者: Angus Fung, Aaron Hao Tan, Haitong Wang, Beno Benhabib, Goldie Nejat

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-27

💡 一句话要点

提出MLLM-Search，利用多模态大语言模型零样本解决机器人寻人问题

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

关键词: 多模态大语言模型 机器人寻人 零样本学习 视觉提示 空间推理

📋 核心要点

  1. 现有机器人寻人方法难以适应人员计划的实时变化和环境的未知性，限制了其在复杂环境中的应用。
  2. MLLM-Search利用多模态大语言模型，结合视觉提示和空间推理，实现零样本条件下的高效寻人。
  3. 实验表明，MLLM-Search在搜索效率上优于现有方法，并在真实环境中展现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的零样本寻人架构MLLM-Search，它利用多模态大语言模型（MLLM）来解决移动机器人在事件驱动场景和不同用户日程下寻找人员的问题。该方法引入了一种新的视觉提示方法，通过生成空间定位的航点地图，用拓扑图表示可导航航点，并用语义标签表示区域，从而为机器人提供对环境的空间理解。然后，将这些信息整合到MLLM中，MLLM包含一个区域规划器，该规划器基于与搜索场景的语义相关性选择下一个搜索区域；以及一个航点规划器，该规划器通过独特的空间思维链提示方法，考虑语义相关的对象和局部空间上下文来生成搜索路径。通过大量的3D照片级真实实验验证了MLLM-Search在不同环境中寻找日程变化的人员的性能。还进行了消融研究，以验证MLLM-Search的主要设计选择。与最先进的搜索方法进行的比较研究表明，MLLM-Search在搜索效率方面优于现有方法。在建筑物多房间楼层中使用移动机器人的真实世界实验表明，MLLM-Search能够推广到在新的未见环境中寻找人员。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动机器人在复杂、动态环境中寻找特定人员的问题。现有方法通常依赖于预先设定的计划或环境地图，难以适应人员日程的临时变动和未知环境。这限制了机器人在医疗保健等以人为中心的环境中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）的强大推理能力，结合视觉信息和语义理解，使机器人能够在没有先验知识的情况下，根据事件驱动的场景进行智能搜索。通过视觉提示，机器人可以理解环境的空间布局和语义信息，从而规划合理的搜索路径。

技术框架：MLLM-Search的整体架构包含以下几个主要模块：1) 视觉提示模块：生成空间定位的航点地图，用拓扑图表示可导航航点，并用语义标签表示区域。2) 区域规划器：基于与搜索场景的语义相关性，利用MLLM选择下一个搜索区域。3) 航点规划器：利用MLLM和空间思维链提示，考虑语义相关的对象和局部空间上下文，生成搜索路径。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将MLLM应用于机器人寻人任务，并提出了一种新的视觉提示方法和空间思维链提示方法。与传统方法相比，MLLM-Search无需预先训练或构建环境地图，即可实现零样本寻人，具有更强的泛化能力和适应性。

关键设计：视觉提示模块的关键设计在于如何有效地将视觉信息转化为MLLM可以理解的语言描述。空间思维链提示方法通过逐步推理的方式，引导MLLM生成合理的搜索路径。具体参数设置和网络结构等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，MLLM-Search在3D照片级真实环境中能够有效地寻找到目标人员，并且在搜索效率方面优于现有方法。在真实世界的实验中，MLLM-Search成功地在新的未见环境中找到了目标人员，验证了其良好的泛化能力。具体的性能提升数据未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

MLLM-Search在医疗保健、养老院、智能家居等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人在复杂环境中自主寻找需要帮助的人员，提高服务效率和质量。未来，该技术还可以应用于安防巡逻、灾难救援等场景，提升机器人的自主性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

Robotic search of people in human-centered environments, including healthcare settings, is challenging as autonomous robots need to locate people without complete or any prior knowledge of their schedules, plans or locations. Furthermore, robots need to be able to adapt to real-time events that can influence a person's plan in an environment. In this paper, we present MLLM-Search, a novel zero-shot person search architecture that leverages multimodal large language models (MLLM) to address the mobile robot problem of searching for a person under event-driven scenarios with varying user schedules. Our approach introduces a novel visual prompting method to provide robots with spatial understanding of the environment by generating a spatially grounded waypoint map, representing navigable waypoints by a topological graph and regions by semantic labels. This is incorporated into a MLLM with a region planner that selects the next search region based on the semantic relevance to the search scenario, and a waypoint planner which generates a search path by considering the semantically relevant objects and the local spatial context through our unique spatial chain-of-thought prompting approach. Extensive 3D photorealistic experiments were conducted to validate the performance of MLLM-Search in searching for a person with a changing schedule in different environments. An ablation study was also conducted to validate the main design choices of MLLM-Search. Furthermore, a comparison study with state-of-the art search methods demonstrated that MLLM-Search outperforms existing methods with respect to search efficiency. Real-world experiments with a mobile robot in a multi-room floor of a building showed that MLLM-Search was able to generalize to finding a person in a new unseen environment.