RoboCup@Home 2024 OPL Winner NimbRo: Anthropomorphic Service Robots using Foundation Models for Perception and Planning
作者: Raphael Memmesheimer, Jan Nogga, Bastian Pätzold, Evgenii Kruzhkov, Simon Bultmann, Michael Schreiber, Jonas Bode, Bertan Karacora, Juhui Park, Alena Savinykh, Sven Behnke
分类: cs.RO
发布日期: 2024-12-19
备注: 12 pages, 8 figures, RoboCup 2024 Champion Paper
💡 一句话要点
NimbRo团队在RoboCup@Home 2024中利用基础模型实现拟人化服务机器人的感知与规划
🎯 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: 服务机器人 RoboCup@Home 开放词汇对象分割 大型语言模型 自然语言理解 任务规划 机器人感知 机器人抓取
📋 核心要点
- 传统RoboCup@Home依赖大量标注数据进行对象识别和抓取，标注成本高昂且泛化性受限。
- NimbRo团队利用开放词汇对象分割和抓取，结合文本描述实现无标注对象的操作。
- 通过集成大型语言模型，增强了机器人对自然语言的理解和复杂任务的规划能力，提升了整体性能。
📝 摘要（中文）
本文介绍了NimbRo@Home团队在荷兰埃因霍温举行的RoboCup@Home 2024开放平台联赛中获胜的方法和贡献。文章描述了我们的硬件设置，并概述了任务阶段和最终演示的结果。今年的比赛中，我们特别强调了开放词汇对象分割和抓取方法，以克服RoboCup@Home中常用的监督视觉方法所带来的标注开销。我们成功地演示了可以通过文本描述来分割和抓取未标记的对象。此外，我们广泛地使用了大型语言模型（LLM）进行自然语言理解和任务规划。在整个比赛过程中，我们的方法表现出鲁棒性和泛化能力。我们的表现视频可以在网上找到。
🔬 方法详解
问题定义：RoboCup@Home比赛中，机器人需要在家庭环境中执行各种服务任务，如识别、抓取物体，理解指令等。传统方法依赖于大量标注数据训练的视觉模型，这限制了机器人对新物体的识别能力，且标注成本高昂。此外，如何让机器人理解自然语言指令并进行合理的任务规划也是一个挑战。
核心思路：本文的核心思路是利用预训练的基础模型，特别是大型语言模型（LLMs）和开放词汇对象分割模型，来克服传统方法的局限性。通过文本描述引导对象分割，避免了对每个新对象进行标注的需求。利用LLMs进行自然语言理解和任务规划，使机器人能够更好地理解用户指令并生成合理的行动序列。
技术框架：整体框架包含感知、规划和执行三个主要模块。感知模块负责从视觉输入中提取信息，包括使用开放词汇对象分割模型识别和分割物体。规划模块利用LLMs理解自然语言指令，并生成任务执行的步骤。执行模块控制机器人的运动，完成抓取、放置等动作。
关键创新：最重要的创新在于将开放词汇对象分割和LLMs集成到RoboCup@Home的机器人系统中。传统方法通常需要针对特定场景和物体进行训练，而本文的方法能够处理未见过的物体，并根据文本描述进行操作。LLMs的使用使得机器人能够更好地理解自然语言指令，并进行更复杂的任务规划。
关键设计：在对象分割方面，使用了能够根据文本描述分割图像中物体的模型，例如CLIPSeg或类似的模型。LLMs被用于将自然语言指令分解为一系列可执行的步骤，并生成相应的机器人控制指令。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，可能使用了预训练模型的默认参数或进行了微调。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
NimbRo团队在RoboCup@Home 2024开放平台联赛中获得冠军，证明了该方法的有效性和鲁棒性。通过开放词汇对象分割和大型语言模型的结合，机器人能够成功地分割和抓取未标记的对象，并理解复杂的自然语言指令。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但比赛结果表明该方法在实际应用中具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种服务机器人领域，例如家庭助手、医疗护理、仓储物流等。通过结合开放词汇对象分割和大型语言模型，机器人能够更好地理解人类指令，并执行各种复杂的任务，从而提高工作效率和服务质量。未来，该技术有望实现更智能、更自主的机器人系统。
📄 摘要（原文）
We present the approaches and contributions of the winning team NimbRo@Home at the RoboCup@Home 2024 competition in the Open Platform League held in Eindhoven, NL. Further, we describe our hardware setup and give an overview of the results for the task stages and the final demonstration. For this year's competition, we put a special emphasis on open-vocabulary object segmentation and grasping approaches that overcome the labeling overhead of supervised vision approaches, commonly used in RoboCup@Home. We successfully demonstrated that we can segment and grasp non-labeled objects by text descriptions. Further, we extensively employed LLMs for natural language understanding and task planning. Throughout the competition, our approaches showed robustness and generalization capabilities. A video of our performance can be found online.