ScanBot: Towards Intelligent Surface Scanning in Embodied Robotic Systems
作者: Zhiling Chen, Yang Zhang, Fardin Jalil Piran, Qianyu Zhou, Jiong Tang, Farhad Imani
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-22
备注: 17 pages, 11 figures
💡 一句话要点
ScanBot：面向具身机器人系统的高精度表面扫描数据集与基准测试
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人扫描 表面重建 自然语言指令 多模态学习 数据集 激光扫描 视觉-语言-动作模型
📋 核心要点
- 现有机器人学习数据集难以满足工业激光扫描对亚毫米级精度和稳定性的需求。
- ScanBot数据集通过自然语言指令引导机器人进行高精度表面扫描，包含多种物体和任务类型。
- 实验表明，现有视觉-语言-动作模型在实际约束下难以生成稳定的扫描轨迹，存在指令遵循的挑战。
📝 摘要（中文）
本文提出了ScanBot，一个用于机器人系统中指令条件下的高精度表面扫描的新数据集。与现有侧重于抓取、导航或对话等粗粒度任务的机器人学习数据集不同，ScanBot 针对工业激光扫描的高精度需求，其中亚毫米级的路径连续性和参数稳定性至关重要。该数据集涵盖了机器人在 12 个不同物体和 6 种任务类型上执行的激光扫描轨迹，包括全表面扫描、几何聚焦区域、空间参考部件、功能相关结构、缺陷检测和对比分析。每次扫描都由自然语言指令引导，并配有同步的 RGB、深度和激光轮廓，以及机器人姿态和关节状态。尽管最近取得了进展，但现有的视觉-语言-动作 (VLA) 模型仍然无法在细粒度指令和实际精度要求下生成稳定的扫描轨迹。为了研究这一局限性，我们对一系列多模态大型语言模型 (MLLM) 在完整的感知-规划-执行循环中进行了基准测试，揭示了在实际约束下遵循指令方面持续存在的挑战。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人如何在自然语言指令的引导下，实现高精度、稳定的表面扫描问题。现有机器人学习数据集主要关注粗粒度的任务，例如抓取和导航，缺乏对工业激光扫描中亚毫米级精度要求的支持。现有的视觉-语言-动作模型在处理细粒度指令和实际约束时，难以生成稳定的扫描轨迹，无法满足工业应用的需求。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含丰富数据和多样任务的 ScanBot 数据集，用于训练和评估机器人进行高精度表面扫描的能力。通过自然语言指令引导机器人执行扫描任务，并提供同步的 RGB、深度、激光轮廓以及机器人状态信息，为模型学习提供全面的监督信号。同时，论文对现有的多模态大型语言模型进行基准测试，分析其在感知、规划和执行循环中的表现，从而揭示现有方法的局限性。
技术框架：ScanBot 数据集包含以下几个关键组成部分：1) 12 个不同的物体，涵盖各种形状和材质；2) 6 种任务类型，包括全表面扫描、几何聚焦区域、空间参考部件、功能相关结构、缺陷检测和对比分析；3) 自然语言指令，用于引导机器人执行扫描任务；4) 同步的 RGB、深度和激光轮廓数据；5) 机器人姿态和关节状态信息。论文使用这些数据对现有的多模态大型语言模型进行评估，并分析其在不同任务上的表现。
关键创新：ScanBot 数据集是该论文最重要的创新点。它首次将自然语言指令与高精度表面扫描任务相结合，为机器人学习提供了一个新的研究方向。与现有的机器人学习数据集相比，ScanBot 更加关注工业应用的需求，提供了更丰富的数据和更具挑战性的任务。此外，论文对现有的多模态大型语言模型进行了全面的基准测试，揭示了它们在处理高精度扫描任务时的局限性，为未来的研究提供了重要的参考。
关键设计：ScanBot 数据集的构建过程中，需要仔细设计扫描轨迹，以保证亚毫米级的精度和连续性。同时，需要选择合适的激光扫描仪和传感器，以获取高质量的 RGB、深度和激光轮廓数据。在对多模态大型语言模型进行评估时，需要设计合适的评估指标，以衡量模型在感知、规划和执行循环中的表现。论文中并未详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构，而是侧重于数据集的构建和基准测试。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含12个物体和6种任务类型的ScanBot数据集，并对现有MLLM模型进行了基准测试。实验结果表明，现有模型在实际约束下难以生成稳定的扫描轨迹，在指令遵循方面存在挑战。该研究为未来开发更智能、更精确的机器人扫描系统提供了重要参考。
🎯 应用场景
ScanBot 数据集和相关研究成果可应用于工业自动化、质量检测、逆向工程、文物保护等领域。例如，可以利用 ScanBot 训练的机器人进行高精度零件扫描，实现自动化质量检测；也可以用于扫描文物表面，生成三维模型，进行数字化保护。未来，ScanBot 可以促进机器人技术在工业领域的更广泛应用，提高生产效率和产品质量。
📄 摘要（原文）
We introduce ScanBot, a novel dataset designed for instruction-conditioned, high-precision surface scanning in robotic systems. In contrast to existing robot learning datasets that focus on coarse tasks such as grasping, navigation, or dialogue, ScanBot targets the high-precision demands of industrial laser scanning, where sub-millimeter path continuity and parameter stability are critical. The dataset covers laser scanning trajectories executed by a robot across 12 diverse objects and 6 task types, including full-surface scans, geometry-focused regions, spatially referenced parts, functionally relevant structures, defect inspection, and comparative analysis. Each scan is guided by natural language instructions and paired with synchronized RGB, depth, and laser profiles, as well as robot pose and joint states. Despite recent progress, existing vision-language action (VLA) models still fail to generate stable scanning trajectories under fine-grained instructions and real-world precision demands. To investigate this limitation, we benchmark a range of multimodal large language models (MLLMs) across the full perception-planning-execution loop, revealing persistent challenges in instruction-following under realistic constraints.