Reflectance Estimation for Proximity Sensing by Vision-Language Models: Utilizing Distributional Semantics for Low-Level Cognition in Robotics

📄 arXiv: 2404.07717v3 📥 PDF

作者: Masashi Osada, Gustavo A. Garcia Ricardez, Yosuke Suzuki, Tadahiro Taniguchi

分类: cs.RO

发布日期: 2024-04-11 (更新: 2024-08-08)

备注: 24 pages, 13 figures, submitted to Advanced Robotics Special Issue on Real-World Robot Applications of the Foundation Models

💡 一句话要点

利用视觉语言模型进行反射率估计以解决机器人近距离感知问题

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

关键词: 反射率估计 视觉语言模型 大型语言模型 低层认知 机器人感知 分布语义 图像处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在低层认知任务中，尤其是传感器信息解读方面的应用仍显不足，限制了机器人的性能。
  2. 论文提出利用大型语言模型和视觉语言模型，通过文本和图像信息进行物体反射率的估计，探索其在低层认知中的应用。
  3. 实验结果显示，GPT-4和CLIP在反射率估计上表现优异，分别实现了14.7%和11.8%的平均误差，超越了传统的ResNet模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在机器人高层认知中的应用日益增多，但在低层认知方面的应用仍然较少。本文探讨了LLMs是否能仅通过物体名称估计反射率，并验证了VLMs的潜在结构对图像反射率估计的影响。实验结果表明，GPT-4在仅使用文本输入的情况下，反射率估计的平均误差为14.7%，低于图像输入的ResNet，而CLIP则以11.8%的最低平均误差表现最佳。这些结果表明，LLMs和VLMs中的分布语义增强了它们的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在近距离感知中对物体反射率的估计问题。现有方法主要依赖图像输入，难以充分利用文本信息，导致估计精度不足。

核心思路：通过利用大型语言模型（如GPT-3.5和GPT-4）和视觉语言模型（如CLIP），仅依靠文本或图像信息来估计物体的反射率，探索分布语义在低层认知中的潜力。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是基于文本的反射率估计，二是基于图像的反射率估计。通过对比不同模型的性能，验证其在反射率估计中的有效性。

关键创新：本研究的创新点在于首次将LLMs和VLMs应用于低层认知任务，特别是在反射率估计中，展示了文本和图像信息的结合如何提升模型的泛化能力。

关键设计：在实验中，使用了不同的损失函数和网络结构，特别是对GPT-4和CLIP的参数进行了优化，以确保在反射率估计中达到最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4在仅使用文本输入的情况下，反射率估计的平均误差为14.7%，而CLIP则以11.8%的最低平均误差表现最佳，均优于传统的ResNet模型（17.8%）。这些结果表明，分布语义的应用显著提升了模型的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、自动驾驶和智能家居等场景。通过提高反射率估计的准确性，能够显著提升机器人在复杂环境中的感知能力和操作精度，进而推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) and vision-language models (VLMs) have been increasingly used in robotics for high-level cognition, but their use for low-level cognition, such as interpreting sensor information, remains underexplored. In robotic grasping, estimating the reflectance of objects is crucial for successful grasping, as it significantly impacts the distance measured by proximity sensors. We investigate whether LLMs can estimate reflectance from object names alone, leveraging the embedded human knowledge in distributional semantics, and if the latent structure of language in VLMs positively affects image-based reflectance estimation. In this paper, we verify that 1) LLMs such as GPT-3.5 and GPT-4 can estimate an object's reflectance using only text as input; and 2) VLMs such as CLIP can increase their generalization capabilities in reflectance estimation from images. Our experiments show that GPT-4 can estimate an object's reflectance using only text input with a mean error of 14.7%, lower than the image-only ResNet. Moreover, CLIP achieved the lowest mean error of 11.8%, while GPT-3.5 obtained a competitive 19.9% compared to ResNet's 17.8%. These results suggest that the distributional semantics in LLMs and VLMs increases their generalization capabilities, and the knowledge acquired by VLMs benefits from the latent structure of language.