ImageInThat: Manipulating Images to Convey User Instructions to Robots
作者: Karthik Mahadevan, Blaine Lewis, Jiannan Li, Bilge Mutlu, Anthony Tang, Tovi Grossman
分类: cs.HC, cs.RO
发布日期: 2025-01-21
备注: In Proceedings of the ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI), 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出ImageInThat，通过图像操作向机器人传达指令，提升厨房操作任务效率。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机交互 机器人指令 图像操作 厨房操作 时间线界面
📋 核心要点
- 现有机器人指令方法（自然语言和终端用户编程）在表达用户意图方面存在不足，限制了机器人任务执行的效率和准确性。
- ImageInThat通过图像直接操作，使用户能够以直观的方式向机器人传达指令，避免了语言的抽象性和编程的复杂性。
- 用户研究表明，ImageInThat在厨房操作任务中优于文本指令，用户使用该方法速度更快，且主观偏好更高。
📝 摘要（中文）
随着基础模型能力的快速提升，机器人自主执行日常任务（如膳食准备）的能力也在增强。然而，由于模型性能限制、用户偏好难以捕捉以及用户自主性的需求，人类仍然需要指导机器人。现有的机器人指令方法包括自然语言（直接但抽象或模糊）和终端用户编程（支持长时任务但界面难以捕捉用户意图）。本文提出了一种新的指令范式：直接操作图像。具体实现为ImageInThat，它允许用户在时间线风格的界面上直接操作图像，从而生成机器人指令。用户研究表明，在厨房操作任务中，ImageInThat比基于文本的自然语言指令方法更有效，参与者使用ImageInThat的速度更快，并且更喜欢使用它。代码和其他补充材料可在https://image-in-that.github.io/找到。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人指令方法，如自然语言和终端用户编程，存在局限性。自然语言指令可能抽象或模糊，难以精确表达用户意图；终端用户编程虽然支持长时任务，但其界面设计复杂，用户难以捕捉和表达意图。这些问题导致机器人任务执行效率低下，且难以满足用户的个性化需求。
核心思路：ImageInThat的核心思路是利用图像的直观性和可操作性，使用户能够通过直接操作图像来向机器人传达指令。这种方法避免了自然语言的歧义性和编程的复杂性，使用户能够更自然、更高效地表达意图。通过时间线风格的界面，用户可以对图像进行编辑和排序，从而定义机器人执行任务的步骤。
技术框架：ImageInThat的技术框架主要包括以下几个模块：1) 图像输入模块：用于获取任务相关的图像，可以是预先拍摄的照片或实时视频帧。2) 图像操作界面：提供时间线风格的界面，用户可以在界面上对图像进行裁剪、旋转、缩放等操作，并调整图像的顺序。3) 指令生成模块：将用户对图像的操作转化为机器人可以理解的指令序列。该模块需要对图像操作进行语义解析，并将其映射到具体的机器人动作。4) 机器人执行模块：接收指令序列，控制机器人执行相应的动作。
关键创新：ImageInThat的关键创新在于将图像操作作为机器人指令的输入方式。与传统的自然语言或编程指令相比，图像操作更加直观、自然，用户更容易上手。此外，时间线风格的界面设计使得用户可以方便地定义任务的步骤和顺序，从而实现对机器人行为的精确控制。
关键设计：ImageInThat的关键设计包括：1) 时间线界面：允许用户以时间顺序排列和编辑图像，从而定义任务的步骤。2) 图像操作工具：提供裁剪、旋转、缩放等常用的图像编辑工具，使用户可以精确地调整图像内容。3) 指令生成算法：将图像操作转化为机器人指令，需要考虑图像操作的语义信息和机器人的运动能力。具体的算法细节在论文中可能没有详细展开，需要参考相关文献或代码实现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
用户研究表明，在厨房操作任务中，参与者使用ImageInThat的速度明显快于使用文本指令。此外，用户对ImageInThat的主观偏好也高于文本指令，表明该方法更易于使用和接受。具体的性能数据和统计显著性分析需要在论文中查找。
🎯 应用场景
ImageInThat具有广泛的应用前景，可应用于家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等领域。例如，在家庭环境中，用户可以通过ImageInThat指导机器人完成烹饪、清洁等任务；在工业环境中，用户可以利用ImageInThat对机器人进行编程，实现自动化生产。该研究有望降低机器人使用的门槛，促进人机协作的普及。
📄 摘要（原文）
Foundation models are rapidly improving the capability of robots in performing everyday tasks autonomously such as meal preparation, yet robots will still need to be instructed by humans due to model performance, the difficulty of capturing user preferences, and the need for user agency. Robots can be instructed using various methods-natural language conveys immediate instructions but can be abstract or ambiguous, whereas end-user programming supports longer horizon tasks but interfaces face difficulties in capturing user intent. In this work, we propose using direct manipulation of images as an alternative paradigm to instruct robots, and introduce a specific instantiation called ImageInThat which allows users to perform direct manipulation on images in a timeline-style interface to generate robot instructions. Through a user study, we demonstrate the efficacy of ImageInThat to instruct robots in kitchen manipulation tasks, comparing it to a text-based natural language instruction method. The results show that participants were faster with ImageInThat and preferred to use it over the text-based method. Supplementary material including code can be found at: https://image-in-that.github.io/.