Leveraging Foundation Models for Enhancing Robot Perception and Action
作者: Reihaneh Mirjalili
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-10-30
备注: Doctoral thesis
💡 一句话要点
利用Foundation模型增强机器人感知与行动能力
🎯 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: 机器人感知 Foundation模型 语义理解 机器人行动 迁移学习
📋 核心要点
- 现有机器人技术在非结构化环境中面临定位、交互和操作的挑战，缺乏对环境语义信息的有效利用。
- 本研究探索如何利用Foundation模型，提升机器人对环境的理解和推理能力，从而改善其感知和行动。
- 论文构建了一个语义感知的机器人智能框架，通过多个实验验证了Foundation模型在机器人任务中的有效性。
📝 摘要（中文）
本论文研究如何系统地利用Foundation模型来增强机器人的能力，使其能够在非结构化环境中更有效地进行定位、交互和操作。该研究围绕四个核心问题展开，每个问题都针对机器人技术中的一个基本挑战，同时共同构成了一个用于语义感知机器人智能的连贯框架。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人系统在复杂、非结构化的环境中，难以准确感知环境并执行任务。传统方法依赖于手工设计的特征或特定任务的训练数据，泛化能力较弱，难以适应环境变化。因此，如何使机器人具备更强的环境适应性和泛化能力是一个关键问题。
核心思路：本论文的核心思路是利用预训练的Foundation模型，例如大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM），将机器人感知到的视觉、语言等信息与这些模型中的知识进行融合，从而提升机器人对环境的理解和推理能力。通过迁移学习，减少对特定任务训练数据的依赖，提高泛化性能。
技术框架：该研究构建了一个语义感知的机器人智能框架，可能包含以下主要模块：1) 感知模块：利用摄像头、激光雷达等传感器获取环境信息；2) 特征提取模块：使用预训练的视觉模型提取图像特征；3) 语义理解模块：利用大型语言模型或视觉语言模型，将视觉特征与语言指令进行融合，理解任务目标和环境语义；4) 行动规划模块：根据语义理解的结果，生成机器人的行动轨迹；5) 控制模块：控制机器人执行行动。
关键创新：最重要的技术创新点在于将Foundation模型引入机器人领域，并探索如何有效地利用这些模型来提升机器人的感知和行动能力。与传统方法相比，该方法能够利用预训练模型中的知识，减少对特定任务训练数据的依赖，提高泛化性能。
关键设计：具体的技术细节可能包括：1) 如何选择合适的Foundation模型；2) 如何将机器人感知到的信息与Foundation模型进行融合；3) 如何设计损失函数来优化模型的性能；4) 如何设计网络结构来适应机器人任务的特点。这些细节将直接影响到机器人的感知和行动能力。
📊 实验亮点
由于摘要信息有限，实验亮点未知。但可以推测，实验结果可能表明，与传统方法相比，利用Foundation模型的机器人系统在定位精度、交互能力和操作成功率方面都有显著提升。具体的性能数据、对比基线和提升幅度需要在论文正文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人应用场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人、医疗机器人和自动驾驶汽车。通过提升机器人的感知和行动能力，可以使其在复杂环境中更好地完成任务，提高工作效率和安全性，并为人类提供更便捷的服务。
📄 摘要（原文）
This thesis investigates how foundation models can be systematically leveraged to enhance robotic capabilities, enabling more effective localization, interaction, and manipulation in unstructured environments. The work is structured around four core lines of inquiry, each addressing a fundamental challenge in robotics while collectively contributing to a cohesive framework for semantics-aware robotic intelligence.