FAM-HRI: Foundation-Model Assisted Multi-Modal Human-Robot Interaction Combining Gaze and Speech
作者: Yuzhi Lai, Shenghai Yuan, Boya Zhang, Benjamin Kiefer, Peizheng Li, Tianchen Deng, Andreas Zell
分类: cs.HC, cs.RO
发布日期: 2025-03-11 (更新: 2025-07-04)
💡 一句话要点
FAM-HRI：基于Foundation Model融合注视与语音的多模态人机交互
🎯 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 多模态融合 注视跟踪 语音识别 Foundation Model 机器人控制 辅助技术
📋 核心要点
- 现有HRI方法依赖手势或语言命令，效率低且存在歧义，尤其对身体受限的用户不友好。
- FAM-HRI利用Foundation Model融合语音和注视，结合场景上下文，实现更直观精确的机器人控制。
- 实验表明，FAM-HRI在保证低交互时间的同时，显著提升了任务执行的成功率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为FAM-HRI的高效多模态人机交互框架，该框架通过Foundation Model集成了语音和注视输入。系统利用轻量级的Meta ARIA眼镜捕获实时多模态信号，并使用大型语言模型（LLMs）将用户意图与场景上下文融合，从而实现直观而精确的机器人操作。该方法能够准确确定注视固定时间间隔，减少注视动态特性引起的噪声。实验评估表明，FAM-HRI在保持较低交互时间的同时，实现了较高的任务执行成功率，为行动不便或运动障碍人士提供了一种实用的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人机交互方法，特别是针对机器人控制，通常依赖于手势或语音命令。这些方法对于身体健全的人来说可能尚可接受，但对于那些有运动障碍或身体不便的人来说，效率低下且容易产生歧义。因此，如何设计一种更自然、更高效、更易于使用的交互方式，特别是针对行动不便的人群，是本文要解决的核心问题。
核心思路：FAM-HRI的核心思路是利用多模态输入（语音和注视）并借助Foundation Model的力量，将用户意图与场景上下文进行融合，从而实现更精确的机器人控制。通过结合语音的指令性和注视的指向性，系统可以更准确地理解用户的需求，并减少歧义。这种设计旨在提供一种更自然、更直观的交互方式，尤其适合那些无法使用传统手势或语音命令的用户。
技术框架：FAM-HRI的整体框架主要包含以下几个模块：1) 多模态数据采集模块：使用Meta ARIA眼镜捕获用户的语音和注视数据。2) 注视数据处理模块：准确确定注视固定时间间隔，过滤掉由注视动态特性引起的噪声。3) 意图融合模块：利用大型语言模型（LLMs）将语音指令、注视信息和场景上下文进行融合，推断用户的最终意图。4) 机器人控制模块：根据融合后的用户意图，控制机器人执行相应的任务。
关键创新：FAM-HRI的关键创新在于将Foundation Model引入到多模态人机交互中，并有效地融合了语音和注视信息。与传统的基于规则或机器学习的方法相比，基于LLM的方法能够更好地理解用户的意图，并处理复杂的场景上下文。此外，该系统还能够准确地确定注视固定时间间隔，从而减少了注视动态特性带来的噪声，提高了交互的准确性。
关键设计：关于关键设计，论文中提到利用轻量级的Meta ARIA眼镜进行多模态数据采集，但未详细说明具体的参数设置或网络结构。关于损失函数，论文中也未提及。推测可能使用了预训练的LLM，并针对特定任务进行了微调。注视固定时间间隔的确定方法是关键，但具体算法细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FAM-HRI能够有效地融合语音和注视信息，实现高精度的机器人控制。该系统在任务执行中取得了很高的成功率，同时保持了较低的交互时间。具体的性能数据和对比基线在摘要中未给出，因此无法量化提升幅度。但整体而言，实验验证了FAM-HRI在实际应用中的可行性和有效性。
🎯 应用场景
FAM-HRI在医疗康复、辅助生活、智能家居等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助行动不便或运动障碍人士更方便地控制机器人，完成各种日常任务，提高生活质量。例如，用户可以通过语音和注视控制机器人递送物品、调整家具位置等。未来，该技术还可以应用于远程医疗、智能工厂等场景，实现更高效、更安全的人机协作。
📄 摘要（原文）
Effective Human-Robot Interaction (HRI) is crucial for enhancing accessibility and usability in real-world robotics applications. However, existing solutions often rely on gestures or language commands, making interaction inefficient and ambiguous, particularly for users with physical impairments. In this paper, we introduce FAM-HRI, an efficient multi-modal framework for human-robot interaction that integrates language and gaze inputs via foundation models. By leveraging lightweight Meta ARIA glasses, our system captures real-time multi-modal signals and utilizes large language models (LLMs) to fuse user intention with scene context, enabling intuitive and precise robot manipulation. Our method accurately determines gaze fixation time interval, reducing noise caused by the gaze dynamic nature. Experimental evaluations demonstrate that FAM-HRI achieves a high success rate in task execution while maintaining a low interaction time, providing a practical solution for individuals with limited physical mobility or motor impairments.