A Spatial Relationship Aware Dataset for Robotics
作者: Peng Wang, Minh Huy Pham, Zhihao Guo, Wei Zhou
分类: cs.RO
发布日期: 2025-06-14
备注: 7 pages; 7 figures, 1 table
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出一个空间关系感知机器人数据集，提升机器人任务规划能力
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人 空间关系 数据集 场景图生成 任务规划 深度学习 物体识别
📋 核心要点
- 现实环境中机器人任务规划不仅需要物体识别，还需要理解物体间的空间关系，这是现有方法的挑战。
- 论文核心在于构建一个包含详细空间关系标注的机器人数据集，用于训练和评估模型。
- 实验表明，将空间关系信息融入大型语言模型能显著提升机器人任务规划能力，并对现有场景图生成模型进行了基准测试。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个空间关系感知的机器人数据集，包含近1000张机器人采集的室内图像，并标注了物体属性、位置和详细的空间关系。该数据集使用Boston Dynamics Spot机器人采集，并使用自定义标注工具进行标注，反映了包含相似或相同物体以及复杂空间排列的复杂场景。论文在数据集上对六个最先进的场景图生成模型进行了基准测试，分析了它们的推理速度和关系准确性。结果表明，模型性能存在显著差异，并且将显式空间关系集成到基础模型（如ChatGPT 4o）中，可以显著提高其生成可执行的、空间感知机器人规划的能力。数据集和标注工具已公开。
🔬 方法详解
问题定义：现有的机器人任务规划方法在理解物体间的空间关系方面存在不足，导致难以生成可执行的、空间感知的规划。缺乏包含详细空间关系标注的数据集是主要瓶颈。
核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的、包含丰富空间关系标注的机器人数据集，用于训练和评估能够理解和利用空间关系的机器人任务规划模型。通过显式地建模物体间的空间关系，可以提高机器人对环境的理解能力，从而生成更合理的规划。
技术框架：该研究主要包含两个部分：数据集构建和模型评估。数据集构建流程包括使用Boston Dynamics Spot机器人采集室内图像，然后使用自定义标注工具对图像中的物体属性、位置和空间关系进行标注。模型评估部分则是在构建的数据集上对六个最先进的场景图生成模型进行基准测试，并分析它们的推理速度和关系准确性。此外，还探索了将空间关系信息集成到大型语言模型（如ChatGPT 4o）中，以提高其生成机器人规划的能力。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个专门针对机器人任务规划的空间关系感知数据集。该数据集不仅包含物体属性和位置信息，还包含了详细的空间关系标注，这使得模型能够学习到物体之间的复杂关系，从而提高其对环境的理解能力。
关键设计：数据集标注采用了自定义的标注工具，以确保标注的准确性和一致性。空间关系的标注包括多种类型，例如“在...之上”、“在...旁边”等。在模型评估方面，论文选择了六个最先进的场景图生成模型作为基线，并使用标准的评估指标（如关系准确率）来评估模型的性能。对于大型语言模型的集成，论文采用了一种prompt engineering的方法，将空间关系信息以自然语言的形式输入到模型中。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有场景图生成模型在空间关系感知方面仍有提升空间。将显式空间关系集成到ChatGPT 4o等大型语言模型中，可以显著提高其生成可执行的、空间感知机器人规划的能力。该数据集为研究人员提供了一个评估和改进机器人空间推理能力的平台。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人进行复杂任务规划的场景，例如智能家居、仓储物流、医疗服务等。通过提升机器人对环境的理解能力，可以使其更好地完成诸如物体抓取、导航、环境探索等任务。未来，该数据集可以促进机器人空间推理和人机协作等领域的研究。
📄 摘要（原文）
Robotic task planning in real-world environments requires not only object recognition but also a nuanced understanding of spatial relationships between objects. We present a spatial-relationship-aware dataset of nearly 1,000 robot-acquired indoor images, annotated with object attributes, positions, and detailed spatial relationships. Captured using a Boston Dynamics Spot robot and labelled with a custom annotation tool, the dataset reflects complex scenarios with similar or identical objects and intricate spatial arrangements. We benchmark six state-of-the-art scene-graph generation models on this dataset, analysing their inference speed and relational accuracy. Our results highlight significant differences in model performance and demonstrate that integrating explicit spatial relationships into foundation models, such as ChatGPT 4o, substantially improves their ability to generate executable, spatially-aware plans for robotics. The dataset and annotation tool are publicly available at https://github.com/PengPaulWang/SpatialAwareRobotDataset, supporting further research in spatial reasoning for robotics.