More than A Point: Capturing Uncertainty with Adaptive Affordance Heatmaps for Spatial Grounding in Robotic Tasks

📄 arXiv: 2510.10912v2 📥 PDF

作者: Xinyu Shao, Yanzhe Tang, Pengwei Xie, Kaiwen Zhou, Yuzheng Zhuang, Xingyue Quan, Jianye Hao, Long Zeng, Xiu Li

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-13 (更新: 2025-10-15)

备注: More details and videos can be found at https://robo-map.github.io

💡 一句话要点

RoboMAP：利用自适应可供性热图捕获不确定性，提升机器人空间定位能力

🎯 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)

关键词: 机器人空间定位 可供性热图 语言引导 不确定性建模 自适应学习

📋 核心要点

  1. 现有语言引导机器人系统依赖离散点进行空间推理，易受感知噪声和语义模糊影响，鲁棒性不足。
  2. RoboMAP使用连续的自适应可供性热图表示空间目标，捕捉空间定位的不确定性，提供更丰富信息。
  3. RoboMAP在空间定位任务上超越SOTA，速度提升高达50倍，真实机器人操作成功率达82%，并具备零样本泛化能力。

📝 摘要（中文）

许多语言引导的机器人系统依赖于将空间推理简化为离散点，这使得它们容易受到感知噪声和语义模糊的影响。为了解决这个问题，我们提出了RoboMAP，一个将空间目标表示为连续的、自适应的可供性热图的框架。这种密集表示捕获了空间定位中的不确定性，并为下游策略提供了更丰富的信息，从而显著提高了任务成功率和可解释性。RoboMAP在大多数定位基准测试中超越了先前的最先进水平，速度提高了高达50倍，并在真实世界的操作中实现了82%的成功率。通过广泛的模拟和物理实验，它展示了强大的性能，并显示出对导航的强大的零样本泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有语言引导的机器人系统在进行空间定位时，通常将空间信息简化为离散的点，这种方法对感知噪声和语义模糊非常敏感。例如，当机器人需要“拿起红色的杯子”时，如果红色杯子的位置存在感知误差，或者存在多个红色杯子，基于离散点的方法就难以准确地完成任务。因此，如何更鲁棒地表示和利用空间信息，是当前语言引导机器人系统面临的一个重要挑战。

核心思路：RoboMAP的核心思路是将空间目标表示为一个连续的、自适应的可供性热图。热图中的每个像素值代表了该位置作为目标的可供性（affordance）概率。通过这种密集表示，RoboMAP能够捕捉空间定位中的不确定性，并为下游策略提供更丰富的信息。自适应性体现在热图的形状和分布可以根据不同的语言指令和环境上下文进行调整。

技术框架：RoboMAP框架主要包含以下几个模块：1) 感知模块：用于从视觉输入中提取特征，例如使用预训练的视觉模型（如ResNet）提取图像特征。2) 语言理解模块：用于解析语言指令，提取关键的空间信息。3) 热图生成模块：将视觉特征和语言信息融合，生成自适应的可供性热图。4) 策略执行模块：根据生成的热图，规划机器人的运动轨迹，完成指定的任务。整个流程是从视觉输入和语言指令开始，最终输出机器人的动作。

关键创新：RoboMAP最重要的技术创新在于使用自适应的可供性热图来表示空间目标。与传统的基于离散点的方法相比，RoboMAP能够更好地处理感知噪声和语义模糊，提高空间定位的鲁棒性。此外，RoboMAP的热图表示还能够为下游策略提供更丰富的信息，例如目标区域的形状和大小，从而提高任务的成功率。

关键设计：RoboMAP的关键设计包括：1) 热图生成模块的网络结构，通常采用卷积神经网络，将视觉特征和语言信息融合，生成热图。2) 损失函数的设计，通常采用交叉熵损失或Dice损失，用于训练热图生成模块。3) 自适应策略的设计，例如根据热图的形状和分布，动态调整机器人的运动速度和精度。4) 为了提升训练效率，可以采用预训练的视觉模型和语言模型，进行迁移学习。

📊 实验亮点

RoboMAP在多个空间定位基准测试中超越了先前的SOTA方法，速度提升高达50倍。在真实世界的机器人操作实验中，RoboMAP实现了82%的成功率，显著优于其他方法。此外，RoboMAP还展示了强大的零样本泛化能力，能够直接应用于新的环境和任务中，无需额外的训练。

🎯 应用场景

RoboMAP具有广泛的应用前景，可应用于各种需要精确空间定位的机器人任务中，例如：工业自动化中的零件抓取和装配、家庭服务机器人中的物品整理和清洁、医疗机器人中的手术辅助等。通过提高机器人空间定位的鲁棒性和准确性，RoboMAP能够显著提升机器人的工作效率和安全性，促进机器人技术在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

Many language-guided robotic systems rely on collapsing spatial reasoning into discrete points, making them brittle to perceptual noise and semantic ambiguity. To address this challenge, we propose RoboMAP, a framework that represents spatial targets as continuous, adaptive affordance heatmaps. This dense representation captures the uncertainty in spatial grounding and provides richer information for downstream policies, thereby significantly enhancing task success and interpretability. RoboMAP surpasses the previous state-of-the-art on a majority of grounding benchmarks with up to a 50x speed improvement, and achieves an 82\% success rate in real-world manipulation. Across extensive simulated and physical experiments, it demonstrates robust performance and shows strong zero-shot generalization to navigation. More details and videos can be found at https://robo-map.github.io.