Dream2Real: Zero-Shot 3D Object Rearrangement with Vision-Language Models

📄 arXiv: 2312.04533v2 📥 PDF

作者: Ivan Kapelyukh, Yifei Ren, Ignacio Alzugaray, Edward Johns

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-07-29)

备注: ICRA 2024. Project webpage with robot videos: https://www.robot-learning.uk/dream2real

💡 一句话要点

Dream2Real：利用视觉-语言模型实现零样本3D物体重排列

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人 3D物体重排列 视觉-语言模型 零样本学习 场景理解

📋 核心要点

  1. 现有机器人重排列方法依赖大量训练数据，难以泛化到新场景和指令。
  2. Dream2Real利用视觉-语言模型理解用户指令，并在3D虚拟环境中搜索最佳排列。
  3. 实验表明，该框架在真实场景中对干扰物具有鲁棒性，并能处理复杂指令。

📝 摘要（中文）

Dream2Real是一个机器人框架，它将训练于2D数据的视觉-语言模型（VLM）集成到3D物体重排列流程中。该框架使机器人能够自主构建场景的3D表示，在虚拟环境中重排列物体并渲染结果图像。然后，VLM评估这些渲染图像，选择最符合用户指令的排列方式，并在现实世界中通过抓取-放置操作进行重现。这使得在无需收集示例排列训练数据集的情况下，即可实现语言条件下的零样本重排列。在真实世界任务中的结果表明，该框架对干扰物具有鲁棒性，可以通过语言进行控制，能够理解复杂的多物体关系，并且可以轻松应用于桌面和6自由度重排列任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人零样本3D物体重排列问题。现有方法通常需要大量的训练数据，难以泛化到新的场景和用户指令。此外，如何将2D视觉-语言模型的知识迁移到3D机器人操作中也是一个挑战。

核心思路：Dream2Real的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）来评估不同3D物体排列方案的优劣，从而指导机器人在真实世界中进行重排列。通过在虚拟环境中渲染不同排列的图像，并使用VLM对这些图像进行评估，可以找到最符合用户指令的排列方案。这种方法避免了对大量训练数据的依赖，实现了零样本学习。

技术框架：Dream2Real框架包含以下几个主要模块：1) 3D场景重建：机器人使用传感器（如RGB-D相机）构建场景的3D表示。2) 虚拟重排列：在3D虚拟环境中，机器人根据不同的排列方案移动物体。3) 图像渲染：将虚拟环境中重排列后的场景渲染成2D图像。4) VLM评估：使用预训练的VLM（如CLIP）评估渲染图像与用户指令的匹配程度。5) 真实世界执行：选择VLM评分最高的排列方案，并控制机器人在真实世界中执行抓取-放置操作。

关键创新：该论文的关键创新在于将2D视觉-语言模型的知识迁移到3D机器人操作中，实现了零样本3D物体重排列。与现有方法相比，Dream2Real不需要收集大量的训练数据，可以直接利用预训练的VLM来理解用户指令并指导机器人操作。

关键设计：该论文的关键设计包括：1) 使用RGB-D相机进行3D场景重建，保证了场景信息的准确性。2) 在虚拟环境中进行重排列和渲染，避免了在真实世界中进行大量尝试的风险。3) 使用预训练的CLIP模型作为VLM，充分利用了CLIP强大的视觉和语言理解能力。4) 通过调整虚拟环境的光照、视角等参数，提高渲染图像的质量，从而提升VLM的评估准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，Dream2Real框架在真实世界任务中表现出良好的性能。例如，在桌面物体重排列任务中，Dream2Real能够成功地将物体按照用户指令进行排列，并且对干扰物具有鲁棒性。此外，Dream2Real还能够处理复杂的多物体关系，例如“将红色的杯子放在蓝色的书的旁边”。该框架还成功应用于6自由度重排列任务，展示了其广泛的适用性。

🎯 应用场景

Dream2Real技术可应用于智能家居、仓储物流、自动化装配等领域。例如，在智能家居中，用户可以通过语音指令控制机器人整理桌面或厨房物品。在仓储物流中，机器人可以根据订单要求自动重排列货物。在自动化装配中，机器人可以根据装配指令自动调整零件的位置和方向。该技术有望提高机器人操作的灵活性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

We introduce Dream2Real, a robotics framework which integrates vision-language models (VLMs) trained on 2D data into a 3D object rearrangement pipeline. This is achieved by the robot autonomously constructing a 3D representation of the scene, where objects can be rearranged virtually and an image of the resulting arrangement rendered. These renders are evaluated by a VLM, so that the arrangement which best satisfies the user instruction is selected and recreated in the real world with pick-and-place. This enables language-conditioned rearrangement to be performed zero-shot, without needing to collect a training dataset of example arrangements. Results on a series of real-world tasks show that this framework is robust to distractors, controllable by language, capable of understanding complex multi-object relations, and readily applicable to both tabletop and 6-DoF rearrangement tasks.