AnyUser: Translating Sketched User Intent into Domestic Robots
作者: Songyuan Yang, Huibin Tan, Kailun Yang, Wenjing Yang, Shaowu Yang
分类: cs.RO, cs.CV, cs.HC
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
AnyUser：通过草图将用户意图转化为家用机器人指令
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人指令 草图识别 多模态融合 人机交互 家用机器人
📋 核心要点
- 现有机器人指令系统通常需要预先构建地图或模型，且用户交互方式不够直观，限制了其在家庭环境中的应用。
- AnyUser通过多模态融合（草图、视觉、语言）将用户意图转化为空间语义基元，进而生成可执行的机器人动作。
- 实验结果表明，AnyUser在模拟和真实环境中均能有效执行任务，并在用户研究中表现出良好的可用性和任务完成率。
📝 摘要（中文）
本文提出AnyUser，一个统一的机器人指令系统，通过相机图像上的自由草图（可选地结合语言）进行直观的家庭任务指令。AnyUser将多模态输入（草图、视觉、语言）解释为空间语义基元，以生成可执行的机器人动作，无需预先构建地图或模型。该系统包含多模态融合模块用于理解用户意图，以及分层策略用于生成鲁棒的动作。通过大规模数据集上的定量基准测试，验证了系统在各种模拟家庭场景中解释基于草图的指令的高精度。在静态7自由度辅助臂（KUKA LBR iiwa）和双臂移动操作器（Realman RMC-AIDAL）两个不同的机器人平台上进行了真实环境验证，执行了目标擦拭和区域清洁等代表性任务，证实了系统在物理环境中可靠地理解和执行指令的能力。一项涉及不同人群（老年人、模拟非语言者、低技术素养者）的综合用户研究表明，该系统在可用性和任务规范效率方面有显著提高，实现了较高的任务完成率（85.7%-96.4%）和用户满意度。AnyUser弥合了先进机器人能力与可访问的非专家交互需求之间的差距，为适应真实世界人类环境的实用辅助机器人奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何让非专业用户能够直观、高效地向家用机器人发出指令的问题。现有方法通常依赖于预定义的命令、复杂的编程接口或需要预先构建环境地图，这对于普通用户来说门槛较高，且难以适应动态变化的家庭环境。
核心思路：论文的核心思路是将用户的草图、视觉信息和可选的语言指令融合起来，理解用户的意图，并将其转化为机器人可以执行的动作。通过将多模态输入转化为空间语义基元，系统能够理解用户想要机器人执行的具体任务和目标位置，从而避免了对预先构建地图或模型的依赖。
技术框架：AnyUser系统主要包含以下几个模块：1) 多模态输入模块：接收用户的草图、视觉信息和语言指令。2) 多模态融合模块：将不同模态的信息进行融合，提取空间语义基元，理解用户意图。3) 动作生成模块：根据空间语义基元生成可执行的机器人动作序列。4) 分层策略模块：采用分层策略，提高动作生成的鲁棒性和适应性。整体流程是从用户输入开始，经过多模态信息处理，最终生成机器人可以执行的动作。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于草图的多模态机器人指令系统，允许用户通过直观的草图与机器人进行交互。2) 提出了一种多模态融合方法，能够有效地融合草图、视觉和语言信息，理解用户意图。3) 提出了一种分层策略，提高了动作生成的鲁棒性和适应性，使得机器人能够在复杂的家庭环境中可靠地执行任务。
关键设计：多模态融合模块的具体实现细节未知，论文中可能涉及特定的神经网络结构或融合算法。分层策略的具体层级划分和控制策略也未知。损失函数的设计可能涉及到空间语义基元的准确性、动作执行的效率和安全性等方面。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过大规模数据集上的定量基准测试，验证了系统在各种模拟家庭场景中解释基于草图的指令的高精度。在两个不同的机器人平台上进行了真实环境验证，执行了目标擦拭和区域清洁等代表性任务，证实了系统在物理环境中可靠地理解和执行指令的能力。用户研究表明，该系统在可用性和任务规范效率方面有显著提高，实现了较高的任务完成率（85.7%-96.4%）和用户满意度。
🎯 应用场景
AnyUser系统具有广泛的应用前景，可用于开发各种家用辅助机器人，例如清洁机器人、护理机器人、陪伴机器人等。该系统能够帮助老年人、残疾人等行动不便的人群更好地控制和使用机器人，提高他们的生活质量。此外，该系统还可以应用于工业机器人领域，实现更加灵活和智能的人机协作。
📄 摘要（原文）
We introduce AnyUser, a unified robotic instruction system for intuitive domestic task instruction via free-form sketches on camera images, optionally with language. AnyUser interprets multimodal inputs (sketch, vision, language) as spatial-semantic primitives to generate executable robot actions requiring no prior maps or models. Novel components include multimodal fusion for understanding and a hierarchical policy for robust action generation. Efficacy is shown via extensive evaluations: (1) Quantitative benchmarks on the large-scale dataset showing high accuracy in interpreting diverse sketch-based commands across various simulated domestic scenes. (2) Real-world validation on two distinct robotic platforms, a statically mounted 7-DoF assistive arm (KUKA LBR iiwa) and a dual-arm mobile manipulator (Realman RMC-AIDAL), performing representative tasks like targeted wiping and area cleaning, confirming the system's ability to ground instructions and execute them reliably in physical environments. (3) A comprehensive user study involving diverse demographics (elderly, simulated non-verbal, low technical literacy) demonstrating significant improvements in usability and task specification efficiency, achieving high task completion rates (85.7%-96.4%) and user satisfaction. AnyUser bridges the gap between advanced robotic capabilities and the need for accessible non-expert interaction, laying the foundation for practical assistive robots adaptable to real-world human environments.