SInViG: A Self-Evolving Interactive Visual Agent for Human-Robot Interaction
作者: Jie Xu, Hanbo Zhang, Xinghang Li, Huaping Liu, Xuguang Lan, Tao Kong
分类: cs.RO
发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-02-20)
💡 一句话要点
提出SInViG以解决人机交互中的语言歧义问题
🎯 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: 人机交互 语言歧义 自我进化 视觉智能体 多轮对话 深度学习 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的人机交互方法在处理复杂视觉输入和开放式交互时面临显著挑战，导致语言歧义难以有效解决。
- SInViG通过自我进化的机制，利用多轮视觉-语言对话，自动从未标记图像和语言模型中学习，增强了模型的适应性和鲁棒性。
- 实验结果显示，SInViG在多个基准测试中设定了新的性能标准，并在实际操作中能够自然地与用户互动，满足多样化的指令。
📝 摘要（中文）
语言歧义在日常生活中普遍存在。以往的研究通过人机交互来消解语言歧义，但在实际应用中，复杂的视觉输入和多样化的用户需求给自然的人机交互带来了挑战。本文提出了SInViG，一个自我进化的交互视觉智能体，旨在通过多轮视觉-语言对话解决语言歧义。该模型能够在没有人工干预的情况下，从未标记的图像和大型语言模型中持续学习，从而增强其对视觉和语言复杂性的鲁棒性。实验结果表明，SInViG在多个交互视觉基础上设定了新的最先进水平，并在与Franka机器人进行的交互操作任务中表现出色，能够自然地遵循用户指令。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决人机交互中的语言歧义问题，现有方法在复杂视觉输入和用户需求多样性面前表现不足，难以实现自然的交互。
核心思路：SInViG通过自我进化机制，结合多轮视觉-语言对话，能够在没有人工干预的情况下，自动从未标记的图像和语言模型中学习，从而提高对复杂环境的适应能力。
技术框架：SInViG的整体架构包括视觉输入处理模块、语言理解模块和自我学习模块。视觉输入通过深度学习模型进行特征提取，语言理解模块负责解析用户指令，自我学习模块则不断优化模型性能。
关键创新：SInViG的主要创新在于其自我进化能力，使得模型能够在动态环境中持续学习和适应，显著提升了人机交互的自然性和有效性。与传统方法相比，SInViG能够更好地处理视觉和语言的复杂性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡视觉和语言信息的学习，同时优化了网络结构以提高学习效率。模型的训练过程中，使用了大量未标记的图像数据，以增强其泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在多个交互视觉基准测试中，SInViG设定了新的最先进水平，表现出显著的性能提升。在与Franka机器人进行的实验中，模型能够有效地遵循用户的多样化指令，展示了其在复杂环境下的鲁棒性和适应性。
🎯 应用场景
SInViG的潜在应用场景包括智能家居、服务机器人和工业自动化等领域。通过提升人机交互的自然性和准确性，该技术能够极大地改善用户体验，促进机器人在日常生活中的广泛应用。未来，SInViG有望在更多复杂环境中实现高效的交互与操作。
📄 摘要（原文）
Linguistic ambiguity is ubiquitous in our daily lives. Previous works adopted interaction between robots and humans for language disambiguation. Nevertheless, when interactive robots are deployed in daily environments, there are significant challenges for natural human-robot interaction, stemming from complex and unpredictable visual inputs, open-ended interaction, and diverse user demands. In this paper, we present SInViG, which is a self-evolving interactive visual agent for human-robot interaction based on natural languages, aiming to resolve language ambiguity, if any, through multi-turn visual-language dialogues. It continuously and automatically learns from unlabeled images and large language models, without human intervention, to be more robust against visual and linguistic complexity. Benefiting from self-evolving, it sets new state-of-the-art on several interactive visual grounding benchmarks. Moreover, our human-robot interaction experiments show that the evolved models consistently acquire more and more preferences from human users. Besides, we also deployed our model on a Franka robot for interactive manipulation tasks. Results demonstrate that our model can follow diverse user instructions and interact naturally with humans in natural language, despite the complexity and disturbance of the environment.