Robo-ABC: Affordance Generalization Beyond Categories via Semantic Correspondence for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2401.07487v1 📥 PDF

作者: Yuanchen Ju, Kaizhe Hu, Guowei Zhang, Gu Zhang, Mingrun Jiang, Huazhe Xu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-01-15

💡 一句话要点

提出Robo-ABC以解决机器人操控中的类别外泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人操控 可供性泛化 语义对应 视觉检索 跨类别抓取 开放世界智能 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人操控中缺乏对类别外物体的泛化能力，限制了其在开放世界场景中的应用。
  2. Robo-ABC框架通过提取人类视频中的可供性记忆，利用视觉和语义相似性实现对新物体的可供性映射。
  3. 实验结果表明，Robo-ABC在视觉可供性检索准确率上提升31.6%，并在实际抓取任务中成功率达到85.7%。

📝 摘要（中文）

实现机器人操控在类别外场景中的泛化能力是迈向开放世界智能的重要一步。人类通过对物体的语义对应理解，能够将熟悉物体的交互经验转移到新物体上。本文提出Robo-ABC框架，利用互联网中的人类视频提取的可供性记忆，使机器人在面对不熟悉物体时，通过检索视觉或语义相似的对象来获取可供性，并将接触点映射到新物体上。Robo-ABC在无需手动标注、额外训练或视角限制的情况下，实现了零样本的类别外物体操控。实验结果显示，Robo-ABC在视觉可供性检索的准确率上提升了31.6%，并在跨类别抓取任务中取得了85.7%的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在操控不熟悉物体时的泛化能力不足问题。现有方法通常依赖于手动标注和特定训练，难以适应类别外的物体。

核心思路：Robo-ABC框架通过从人类视频中提取可供性记忆，利用视觉和语义相似性来实现对新物体的可供性映射，模仿人类的思维方式。

技术框架：Robo-ABC的整体架构包括可供性记忆的提取、相似对象的检索、接触点的映射等主要模块。首先从视频中提取可供性信息，然后根据相似性检索相关对象，最后进行接触点的映射。

关键创新：Robo-ABC的创新在于利用预训练的扩散模型自然地建立对象之间的语义对应关系，实现跨类别的可供性映射，这一方法与传统的依赖手动标注和特定训练的方式有本质区别。

关键设计：在实现过程中，关键参数设置包括可供性记忆的构建方式、相似性度量的选择，以及接触点映射的算法设计等，确保了系统的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

Robo-ABC在视觉可供性检索的准确率上提升了31.6%，显著优于现有的最先进模型。此外，在实际的跨类别抓取任务中，Robo-ABC实现了85.7%的成功率，证明了其在真实世界应用中的有效性。

🎯 应用场景

Robo-ABC框架具有广泛的应用潜力，特别是在服务机器人、工业自动化和智能家居等领域。通过提升机器人对新物体的操控能力，该研究能够显著提高机器人在动态环境中的适应性和灵活性，推动智能机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Enabling robotic manipulation that generalizes to out-of-distribution scenes is a crucial step toward open-world embodied intelligence. For human beings, this ability is rooted in the understanding of semantic correspondence among objects, which naturally transfers the interaction experience of familiar objects to novel ones. Although robots lack such a reservoir of interaction experience, the vast availability of human videos on the Internet may serve as a valuable resource, from which we extract an affordance memory including the contact points. Inspired by the natural way humans think, we propose Robo-ABC: when confronted with unfamiliar objects that require generalization, the robot can acquire affordance by retrieving objects that share visual or semantic similarities from the affordance memory. The next step is to map the contact points of the retrieved objects to the new object. While establishing this correspondence may present formidable challenges at first glance, recent research finds it naturally arises from pre-trained diffusion models, enabling affordance mapping even across disparate object categories. Through the Robo-ABC framework, robots may generalize to manipulate out-of-category objects in a zero-shot manner without any manual annotation, additional training, part segmentation, pre-coded knowledge, or viewpoint restrictions. Quantitatively, Robo-ABC significantly enhances the accuracy of visual affordance retrieval by a large margin of 31.6% compared to state-of-the-art (SOTA) end-to-end affordance models. We also conduct real-world experiments of cross-category object-grasping tasks. Robo-ABC achieved a success rate of 85.7%, proving its capacity for real-world tasks.