LINGO-Space: Language-Conditioned Incremental Grounding for Space

📄 arXiv: 2402.01183v1 📥 PDF

作者: Dohyun Kim, Nayoung Oh, Deokmin Hwang, Daehyung Park

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-02-02

备注: Accepted by AAAI 2024

💡 一句话要点

提出LINGO-Space以解决空间定位复合指令问题

🎯 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: 空间定位 复合指令 概率分布 增量更新 机器人导航

📋 核心要点

  1. 空间定位复合指令的挑战在于识别离散表达所指位置的困难和指称表达的组合模糊性。
  2. 提出的LINGO-Space方法通过概率分布来识别所指空间，并根据后续表达进行增量更新。
  3. 实验结果显示，该方法在20个桌面操作基准测试中表现优异，成功实现了空间定位。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决空间定位复合指令的问题，即空间基础定位。与现有的实例定位相比，空间定位面临着识别离散表达所指位置的困难和指称表达的组合模糊性。因此，本文提出了一种新颖的概率空间定位方法（LINGO-Space），该方法能够准确识别所指空间的概率分布，并在后续指称表达的基础上进行增量更新。评估结果表明，利用极坐标分布的估计使得机器人能够成功地通过20个桌面操作基准测试进行定位。此外，更新分布有助于该方法准确缩小指称空间。最后，我们通过模拟操作和真实四足机器人导航任务展示了空间定位的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究解决的是空间基础定位中的复合指令定位问题。现有方法在处理离散表达和组合模糊性时存在困难，导致定位不准确。

核心思路：LINGO-Space方法的核心在于利用概率分布来表示所指空间，并通过增量更新来提高定位的准确性。这种设计使得系统能够动态适应新的指称表达。

技术框架：该方法的整体架构包括初始空间概率分布的构建、后续指称表达的增量更新以及基于极坐标分布的空间定位模块。主要模块包括概率分布估计、更新机制和定位决策。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了可配置的极坐标分布来进行空间定位，这与现有方法的静态定位方式形成了本质区别。

关键设计：在技术细节上，采用了特定的损失函数来优化概率分布的更新过程，并设计了适应性强的网络结构以处理不同类型的指称表达。具体参数设置和网络架构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LINGO-Space在20个桌面操作基准测试中成功实现了空间定位，显著提高了定位准确性。与传统方法相比，该方法在空间指称的鲁棒性和适应性方面表现出色，具体性能数据在论文中详细列出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、智能家居系统和人机交互等。通过提高机器人对空间指令的理解能力，能够显著提升其在复杂环境中的操作效率和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We aim to solve the problem of spatially localizing composite instructions referring to space: space grounding. Compared to current instance grounding, space grounding is challenging due to the ill-posedness of identifying locations referred to by discrete expressions and the compositional ambiguity of referring expressions. Therefore, we propose a novel probabilistic space-grounding methodology (LINGO-Space) that accurately identifies a probabilistic distribution of space being referred to and incrementally updates it, given subsequent referring expressions leveraging configurable polar distributions. Our evaluations show that the estimation using polar distributions enables a robot to ground locations successfully through $20$ table-top manipulation benchmark tests. We also show that updating the distribution helps the grounding method accurately narrow the referring space. We finally demonstrate the robustness of the space grounding with simulated manipulation and real quadruped robot navigation tasks. Code and videos are available at https://lingo-space.github.io.