Distracted Robot: How Visual Clutter Undermine Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2511.22780v1 📥 PDF

作者: Amir Rasouli, Montgomery Alban, Sajjad Pakdamansavoji, Zhiyuan Li, Zhanguang Zhang, Aaron Wu, Xuan Zhao

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-11-27

备注: 12 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出基于心理物理学的评估协议，研究视觉杂乱对机器人操作的影响

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 视觉杂乱 心理物理学 视觉-语言-动作模型 场景理解

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作评估方法缺乏对场景杂乱度的量化分析，难以准确评估策略在复杂环境下的性能。
  2. 论文提出了一种基于心理物理学的杂乱度量方法，综合考虑了环境因素和干扰物的特性，更全面地评估场景复杂性。
  3. 实验表明，场景杂乱显著降低了VLA模型的操作性能，且不同模型对杂乱的敏感度不同，凸显了鲁棒性研究的重要性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种评估协议，用于检验机器人操作策略在杂乱场景中的性能。与以往工作不同，我们从心理物理学的角度进行评估，因此使用统一的杂乱度量，该度量考虑了环境因素以及干扰物的数量、特征和排列。利用该度量，我们在超现实模拟和真实世界中系统地构建评估场景，并对操作策略，特别是视觉-语言-动作（VLA）模型进行了广泛的实验。实验结果表明，场景杂乱对策略性能有显著影响，降低幅度高达34%，并表明尽管不同VLA策略在各项任务中取得了相似的平均性能，但它们具有独特的弱点，并且在成功场景上的协议度较低。我们进一步表明，我们的杂乱度量是性能下降的有效指标，并分析了干扰物在数量和遮挡影响方面的作用。最后，我们表明，在增强数据上进行微调虽然有效，但并不能完全弥补杂乱对性能的所有负面影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作策略在视觉杂乱环境中性能评估的问题。现有方法通常只关注任务完成率等指标，忽略了环境杂乱度对机器人性能的影响。这导致评估结果可能无法真实反映策略在实际复杂环境中的表现，并且难以发现策略对特定类型杂乱的脆弱性。

核心思路：论文的核心思路是从心理物理学的角度出发，将人类对视觉杂乱的感知融入到机器人操作策略的评估中。通过量化场景的杂乱程度，可以更准确地评估策略在不同复杂程度环境下的性能，并发现策略的弱点。

技术框架：论文的技术框架主要包含以下几个部分：1) 提出一种新的杂乱度量方法，该方法综合考虑了环境因素以及干扰物的数量、特征和排列。2) 基于该杂乱度量，构建了一系列具有不同杂乱程度的评估场景，包括模拟环境和真实环境。3) 在这些场景中，对多种视觉-语言-动作（VLA）模型进行评估，并分析其性能与杂乱度之间的关系。4) 研究了干扰物的数量和遮挡影响对策略性能的影响。5) 探索了通过在增强数据上进行微调来提高策略对杂乱环境的鲁棒性的方法。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了基于心理物理学的杂乱度量方法。该方法不同于以往只关注物体数量或像素级别特征的杂乱度量，而是综合考虑了人类视觉感知中的多个因素，例如干扰物的显著性、排列方式和遮挡关系等。这种方法更符合人类对杂乱的直观感受，因此可以更准确地评估场景的复杂程度。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 杂乱度量方法的具体计算公式，其中可能涉及到颜色对比度、边缘密度、物体大小和排列方式等因素的加权组合。2) 评估场景的构建方法，需要保证场景的杂乱程度可控，并且能够覆盖不同的杂乱类型。3) 实验中使用的VLA模型，需要选择具有代表性的模型，并且对其参数进行合理的调整。4) 数据增强方法，例如增加干扰物的数量、改变干扰物的位置和形状等。

📊 实验亮点

实验结果表明，场景杂乱度越高，VLA模型的操作性能越低，性能下降幅度高达34%。同时，不同VLA模型对杂乱的敏感度不同，表明模型之间存在鲁棒性差异。此外，研究还发现，在增强数据上进行微调可以提高模型的鲁棒性，但并不能完全消除杂乱带来的负面影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升机器人在复杂环境下的操作能力，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人等。通过量化环境杂乱度，可以帮助机器人更好地理解和适应环境，从而提高任务完成率和安全性。此外，该研究还可以为机器人操作策略的设计和优化提供指导，使其更具鲁棒性和泛化能力。

📄 摘要（原文）

In this work, we propose an evaluation protocol for examining the performance of robotic manipulation policies in cluttered scenes. Contrary to prior works, we approach evaluation from a psychophysical perspective, therefore we use a unified measure of clutter that accounts for environmental factors as well as the distractors quantity, characteristics, and arrangement. Using this measure, we systematically construct evaluation scenarios in both hyper-realistic simulation and real-world and conduct extensive experimentation on manipulation policies, in particular vision-language-action (VLA) models. Our experiments highlight the significant impact of scene clutter, lowering the performance of the policies, by as much as 34% and show that despite achieving similar average performance across the tasks, different VLA policies have unique vulnerabilities and a relatively low agreement on success scenarios. We further show that our clutter measure is an effective indicator of performance degradation and analyze the impact of distractors in terms of their quantity and occluding influence. At the end, we show that finetuning on enhanced data, although effective, does not equally remedy all negative impacts of clutter on performance.