Training-Free Robot Pose Estimation using Off-the-Shelf Foundational Models

📄 arXiv: 2512.06017v1 📥 PDF

作者: Laurence Liang

分类: cs.RO, eess.IV

发布日期: 2025-12-03

备注: Accepted at CVIS 2025

💡 一句话要点

利用现成视觉-语言模型实现免训练机器人姿态估计

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 机器人姿态估计 视觉-语言模型 免训练学习 零样本学习 机器人视觉

📋 核心要点

  1. 现有机器人姿态估计方法复杂且依赖大量训练数据，难以快速部署和泛化。
  2. 利用预训练的视觉-语言模型，无需额外训练即可直接从图像估计机器人关节角度。
  3. 通过实验评估了现有视觉-语言模型在机器人姿态估计任务上的性能基线，并分析了缩放策略的影响。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用前沿视觉-语言模型（VLMs）作为“现成”工具，从单个目标图像估计机器人手臂关节角度的方法。机器人手臂的姿态估计是一项具有挑战性的任务，但随着机器人手臂在工业和住宅应用中日益普及，可靠的关节角度估计可以提供更高的安全性和性能保证，并且可以作为验证器来进一步训练机器人策略。通过在合成和真实图像数据对上评估前沿VLMs，本文建立了当前FLMs所能达到的性能基线。此外，本文的实验结果表明，仅靠测试时缩放或参数缩放并不能改善关节角度预测。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从单张图像中准确估计机器人手臂关节角度的问题。现有方法通常需要大量的训练数据和复杂的模型结构，难以适应新的机器人类型或环境变化，存在泛化性不足的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的视觉-语言模型（VLMs）强大的视觉理解和推理能力，将机器人姿态估计问题转化为一个视觉问答或图像描述任务。通过设计合适的prompt，引导VLMs从图像中提取关节角度信息，从而实现免训练的姿态估计。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 输入单张包含机器人手臂的图像；2) 构建合适的prompt，例如“What are the joint angles of the robot arm?”；3) 将图像和prompt输入到预训练的视觉-语言模型中；4) 从VLMs的输出中提取关节角度信息。整体流程简单直接，无需额外的训练或微调。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用了现成的视觉-语言模型，实现了免训练的机器人姿态估计。与传统方法相比，该方法无需收集和标注大量训练数据，大大降低了部署成本和时间。此外，该方法还具有良好的泛化能力，可以应用于不同的机器人类型和环境。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 选择合适的视觉-语言模型，例如CLIP、ALIGN等；2) 设计有效的prompt，以引导VLMs提取关节角度信息；3) 设计后处理方法，将VLMs的输出转化为具体的关节角度值。论文还实验了不同的缩放策略，例如测试时缩放和参数缩放，以提高模型的性能。

📊 实验亮点

论文通过实验评估了现有视觉-语言模型在机器人姿态估计任务上的性能基线。实验结果表明，即使不进行任何训练，现有的VLMs也能达到一定的姿态估计精度。此外，论文还发现，简单的测试时缩放或参数缩放并不能显著提高关节角度预测的准确性。这些结果为未来利用VLMs进行机器人姿态估计提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于工业自动化、家庭服务机器人等领域。例如，可以用于机器人手臂的精确控制、安全监控和故障诊断。此外，该方法还可以作为机器人策略训练的验证器，提高机器人学习的效率和安全性。未来，该技术有望进一步推动机器人智能化发展，使其能够更好地适应复杂多变的环境。

📄 摘要（原文）

Pose estimation of a robot arm from visual inputs is a challenging task. However, with the increasing adoption of robot arms for both industrial and residential use cases, reliable joint angle estimation can offer improved safety and performance guarantees, and also be used as a verifier to further train robot policies. This paper introduces using frontier vision-language models (VLMs) as an ``off-the-shelf" tool to estimate a robot arm's joint angles from a single target image. By evaluating frontier VLMs on both synthetic and real-world image-data pairs, this paper establishes a performance baseline attained by current FLMs. In addition, this paper presents empirical results suggesting that test time scaling or parameter scaling alone does not lead to improved joint angle predictions.