Daily Assistive View Control Learning of Low-Cost Low-Rigidity Robot via Large-Scale Vision-Language Model

📄 arXiv: 2312.07451v1 📥 PDF

作者: Kento Kawaharazuka, Naoaki Kanazawa, Yoshiki Obinata, Kei Okada, Masayuki Inaba

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-12

备注: accepted at Humanoids2023

DOI: 10.1109/Humanoids57100.2023.10375239

💡 一句话要点

提出基于视觉-语言模型的低成本机器人日常辅助视角控制学习方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉-语言模型 机器人控制 视角控制 日常辅助机器人 概率学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人视角控制方法难以适应动态环境和用户指令的多样性，限制了其在日常辅助任务中的应用。
  2. 论文提出一种基于视觉-语言模型的视角控制学习方法，利用预训练模型理解用户指令并控制低成本机器人。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效控制机器人手臂，完成诸如记录用户面部等日常辅助任务。

📝 摘要（中文）

本研究开发了一种简单的日常辅助机器人，它能够根据语言指令控制自身的视觉。该机器人可以执行多种日常任务，例如记录用户的面部、手部或屏幕，以及远程捕获所需位置的图像。为了构建这样的机器人，我们将预训练的大规模视觉-语言模型与低成本、低刚度的机器人手臂相结合。通过神经网络概率性地学习机器人物理信息和视觉信息之间的相关性，并通过参数偏差（一种可学习的网络输入变量）来考虑概率分布随时间和环境的变化。我们通过使用实际机器人手臂MyCobot进行的开放词汇视角控制实验，证明了这种学习方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低成本、低刚度机器人如何在日常环境中，根据用户的语言指令，精确控制自身视角的问题。现有方法通常依赖于精确的机器人运动学模型和环境建模，难以适应动态变化的环境和用户指令的多样性，导致泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是将预训练的大规模视觉-语言模型与机器人控制相结合，利用视觉-语言模型理解用户指令，并将其转化为机器人运动控制指令。通过学习机器人物理信息和视觉信息之间的相关性，实现基于语言指令的视角控制。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 视觉-语言模型，用于理解用户输入的语言指令，并提取视觉目标信息；2) 概率相关性学习模块，使用神经网络学习机器人关节角度和视觉信息之间的概率关系；3) 参数偏差模块，用于考虑时间和环境变化对概率分布的影响。整个流程是：用户输入指令 -> 视觉-语言模型提取目标信息 -> 概率相关性学习模块预测关节角度 -> 机器人执行运动。

关键创新：论文的关键创新在于将大规模预训练的视觉-语言模型引入到低成本机器人的视角控制中，实现了开放词汇的视角控制。此外，通过参数偏差模块，考虑了时间和环境变化对概率分布的影响，提高了系统的鲁棒性。与传统方法相比，该方法无需精确的机器人运动学模型和环境建模，降低了系统复杂度。

关键设计：论文使用神经网络学习机器人关节角度和视觉信息之间的概率关系，损失函数采用交叉熵损失。参数偏差模块通过可学习的网络输入变量来表示时间和环境的变化，具体实现方式未知。

📊 实验亮点

论文通过在MyCobot机器人手臂上进行开放词汇视角控制实验，验证了所提出方法的有效性。具体性能数据未知，但实验结果表明，该方法能够根据用户指令，控制机器人手臂完成诸如记录用户面部等日常辅助任务，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、医疗辅助机器人等领域，帮助机器人更好地理解人类意图，完成诸如物品递送、远程监控等任务。通过降低机器人控制的复杂度和成本，有望加速机器人在日常生活中的普及，提升人们的生活质量。

📄 摘要（原文）

In this study, we develop a simple daily assistive robot that controls its own vision according to linguistic instructions. The robot performs several daily tasks such as recording a user's face, hands, or screen, and remotely capturing images of desired locations. To construct such a robot, we combine a pre-trained large-scale vision-language model with a low-cost low-rigidity robot arm. The correlation between the robot's physical and visual information is learned probabilistically using a neural network, and changes in the probability distribution based on changes in time and environment are considered by parametric bias, which is a learnable network input variable. We demonstrate the effectiveness of this learning method by open-vocabulary view control experiments with an actual robot arm, MyCobot.