RoboFlamingo-Plus: Fusion of Depth and RGB Perception with Vision-Language Models for Enhanced Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2503.19510v1 📥 PDF

作者: Sheng Wang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-03-25

💡 一句话要点

RoboFlamingo-Plus：融合深度与RGB信息的视觉-语言模型，提升机器人操作性能

🎯 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: 机器人操作 视觉-语言模型 深度信息融合 多模态学习 交叉注意力 3D环境理解

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D环境中融合RGB和深度信息，并根据语言指令执行任务时存在挑战。
  2. RoboFlamingo-Plus通过融合深度信息到视觉-语言模型中，提升机器人操作性能。
  3. 实验结果表明，RoboFlamingo-Plus相比现有方法，机器人操作性能提升了10-20%。

📝 摘要（中文）

随着机器人技术向更复杂的多模态交互和操作任务发展，集成先进的视觉-语言模型（VLMs）已成为该领域的关键驱动力。尽管现有方法取得了一些进展，但在3D环境中融合深度和RGB信息以及执行由语言指令引导的任务方面仍然存在挑战。为了应对这些挑战，我们通过引入RoboFlamingo-Plus增强了现有的RoboFlamingo框架，该框架将深度数据集成到VLMs中，从而显著提高了机器人操作性能。我们的研究通过将预训练的视觉Transformer（ViT）与重采样技术相结合，实现了RGB和深度信息的细致融合，并将这种组合数据与语言线索紧密结合，从而实现了卓越的多模态理解。RoboFlamingo-Plus的创新之处在于其对深度数据处理的输入适应性，利用预训练的重采样器进行深度特征提取，并采用交叉注意力机制来实现最佳的特征集成。这些改进使RoboFlamingo-Plus不仅能够深入理解3D环境，而且能够轻松地在具有挑战性的环境中执行复杂的、语言引导的任务。实验结果表明，RoboFlamingo-Plus将机器人操作性能提高了10-20%，标志着一项重大进步。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作方法难以有效融合RGB图像和深度信息，导致在复杂3D环境中理解和执行语言指令引导的任务时性能受限。痛点在于缺乏一种能够充分利用深度信息，并将其与视觉和语言信息对齐的机制。

核心思路：RoboFlamingo-Plus的核心思路是将深度信息有效地融入到视觉-语言模型中，从而增强模型对3D环境的理解能力，并提升其执行语言指令引导任务的性能。通过预训练的重采样器提取深度特征，并使用交叉注意力机制将深度特征与RGB特征进行融合，最终与语言信息对齐。

技术框架：RoboFlamingo-Plus的整体框架包括以下几个主要模块：1) 深度数据输入适配模块，用于处理深度图像；2) 预训练的视觉Transformer (ViT)，用于提取RGB图像特征；3) 预训练的重采样器，用于提取深度特征；4) 交叉注意力模块，用于融合RGB和深度特征；5) 视觉-语言模型，用于理解多模态信息并生成操作指令。整个流程是从RGB和深度图像输入开始，经过特征提取和融合，最终由视觉-语言模型输出机器人操作指令。

关键创新：RoboFlamingo-Plus的关键创新在于其深度信息融合策略。与现有方法相比，它不是简单地将深度信息作为额外的通道输入，而是利用预训练的重采样器提取深度特征，并通过交叉注意力机制将其与RGB特征进行有效融合。这种方法能够更好地利用深度信息，并避免了信息冗余。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用预训练的ViT作为RGB特征提取器，利用其强大的视觉表征能力；2) 使用预训练的重采样器提取深度特征，减少了训练成本；3) 使用交叉注意力机制融合RGB和深度特征，实现信息的有效交互；4) 具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

RoboFlamingo-Plus在机器人操作任务中表现出色，相比现有方法，性能提升了10-20%。这一显著提升表明了深度信息融合策略的有效性，以及RoboFlamingo-Plus在复杂3D环境中的强大理解和操作能力。具体的实验设置、数据集和对比基线在论文中未详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

RoboFlamingo-Plus在机器人操作领域具有广泛的应用前景，例如智能仓储、家庭服务机器人、工业自动化等。它可以帮助机器人在复杂环境中更好地理解人类指令，并执行各种操作任务，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如自动驾驶、医疗机器人等。

📄 摘要（原文）

As robotic technologies advancing towards more complex multimodal interactions and manipulation tasks, the integration of advanced Vision-Language Models (VLMs) has become a key driver in the field. Despite progress with current methods, challenges persist in fusing depth and RGB information within 3D environments and executing tasks guided by linguistic instructions. In response to these challenges, we have enhanced the existing RoboFlamingo framework by introducing RoboFlamingo-Plus, which incorporates depth data into VLMs to significantly improve robotic manipulation performance. Our research achieves a nuanced fusion of RGB and depth information by integrating a pre-trained Vision Transformer (ViT) with a resampling technique, closely aligning this combined data with linguistic cues for superior multimodal understanding. The novelty of RoboFlamingo-Plus lies in its adaptation of inputs for depth data processing, leveraging a pre-trained resampler for depth feature extraction, and employing cross-attention mechanisms for optimal feature integration. These improvements allow RoboFlamingo-Plus to not only deeply understand 3D environments but also easily perform complex, language-guided tasks in challenging settings. Experimental results show that RoboFlamingo-Plus boosts robotic manipulation by 10-20% over current methods, marking a significant advancement. Codes and model weights are public at RoboFlamingo-Plus.