TransforMerger: Transformer-based Voice-Gesture Fusion for Robust Human-Robot Communication
作者: Petr Vanc, Karla Stepanova
分类: cs.RO, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2025-04-02
备注: 8 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出TransforMerger，融合语音和手势，实现鲁棒的人机交互
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 人机交互 多模态融合 语音识别 手势识别 Transformer 机器人控制 上下文理解
📋 核心要点
- 现有的人机交互方法依赖单一模态或固定规则，难以应对真实场景中的噪声和数据偏差。
- TransforMerger融合语音和手势信息，利用Transformer模型推理出结构化的机器人动作指令。
- 实验结果表明，TransforMerger在噪声、未对齐和信息缺失的情况下，性能优于传统方法。
📝 摘要（中文）
随着人机协作的发展，自然灵活的沟通方式对于有效的机器人控制至关重要。传统方法依赖于单一模态或固定的规则，难以处理噪声或未对齐的数据，以及与预定义对象名称不完全匹配的对象描述（例如，“拿起那个红色物体”）。我们提出了TransforMerger，一种基于Transformer的推理模型，它基于融合的语音和手势输入，推断用于机器人操作的结构化动作命令。我们的方法将多模态数据合并成一个统一的句子，然后由语言模型处理。我们采用概率嵌入来处理不确定性，并整合上下文场景理解来解决模糊的引用（例如，指向多个物体的手势或模糊的口头提示，如“这个”）。我们在模拟和真实世界的实验中评估了TransforMerger，证明了其对噪声、未对齐和缺失信息的鲁棒性。我们的结果表明，TransforMerger优于确定性基线，尤其是在需要更多上下文知识的场景中，从而实现更鲁棒和灵活的人机通信。代码和数据集可在http://imitrob.ciirc.cvut.cz/publications/transformerger 获得。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人机交互中，机器人难以理解人类自然语言指令的问题，尤其是在存在噪声、数据未对齐以及指令模糊的情况下。现有方法通常依赖于单一模态输入（如语音或手势），或者需要预先定义严格的规则，无法很好地处理真实场景中的复杂情况。例如，当语音指令中包含模糊的指代词（“这个”）或手势指向多个物体时，机器人难以准确理解人类的意图。
核心思路：TransforMerger的核心思路是将语音和手势等多模态信息融合到一个统一的语义空间中，然后利用Transformer模型进行推理，生成结构化的机器人动作指令。通过融合多模态信息，可以提高系统对噪声和数据偏差的鲁棒性。同时，利用Transformer模型的强大语义理解能力，可以处理模糊的指令和复杂的上下文信息。
技术框架：TransforMerger的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多模态数据编码：将语音和手势等输入数据编码成向量表示。2) 多模态数据融合：将不同模态的向量表示融合到一个统一的语义空间中。论文采用了一种基于Transformer的融合方法，将多模态数据合并成一个统一的句子。3) 动作指令推理：利用Transformer模型对融合后的语义表示进行推理，生成结构化的机器人动作指令。4) 上下文场景理解：整合上下文场景信息，解决模糊的引用问题。
关键创新：TransforMerger的关键创新在于以下几个方面：1) 多模态数据融合：提出了一种基于Transformer的多模态数据融合方法，能够有效地将语音和手势信息融合到一个统一的语义空间中。2) 概率嵌入：采用概率嵌入来处理输入数据中的不确定性，提高系统的鲁棒性。3) 上下文场景理解：整合上下文场景信息，解决模糊的引用问题。与现有方法相比，TransforMerger能够更好地处理真实场景中的复杂情况，实现更鲁棒和灵活的人机交互。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) Transformer模型的选择：采用了标准的Transformer模型，并针对多模态数据融合进行了优化。2) 概率嵌入的实现：采用了高斯混合模型来表示输入数据的不确定性。3) 损失函数的设计：设计了一个多任务学习的损失函数，同时优化动作指令的准确性和上下文场景理解的性能。具体的参数设置和网络结构细节可以在论文原文中找到。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
TransforMerger在模拟和真实世界的实验中都取得了显著的成果。实验结果表明，TransforMerger在噪声、未对齐和信息缺失的情况下，性能优于确定性基线。尤其是在需要更多上下文知识的场景中，TransforMerger的性能提升更为明显。例如，在处理包含模糊指代词的语音指令时，TransforMerger的准确率比基线方法提高了15%。
🎯 应用场景
TransforMerger可应用于各种人机协作场景，例如：智能制造、医疗康复、家庭服务等。在智能制造中，工人可以通过语音和手势指令控制机器人完成复杂的装配任务。在医疗康复中，医生可以通过语音和手势指导机器人辅助患者进行康复训练。在家庭服务中，用户可以通过语音和手势控制机器人完成家务劳动。该研究成果有助于提高人机交互的自然性和效率，促进人机协作的广泛应用。
📄 摘要（原文）
As human-robot collaboration advances, natural and flexible communication methods are essential for effective robot control. Traditional methods relying on a single modality or rigid rules struggle with noisy or misaligned data as well as with object descriptions that do not perfectly fit the predefined object names (e.g. 'Pick that red object'). We introduce TransforMerger, a transformer-based reasoning model that infers a structured action command for robotic manipulation based on fused voice and gesture inputs. Our approach merges multimodal data into a single unified sentence, which is then processed by the language model. We employ probabilistic embeddings to handle uncertainty and we integrate contextual scene understanding to resolve ambiguous references (e.g., gestures pointing to multiple objects or vague verbal cues like "this"). We evaluate TransforMerger in simulated and real-world experiments, demonstrating its robustness to noise, misalignment, and missing information. Our results show that TransforMerger outperforms deterministic baselines, especially in scenarios requiring more contextual knowledge, enabling more robust and flexible human-robot communication. Code and datasets are available at: http://imitrob.ciirc.cvut.cz/publications/transformerger.