多模态机器人感知与操作：多模态传感，异质对齐，机器人操作
Beyond Sight: Finetuning Generalist Robot Policies with Heterogeneous Sensors via Language Grounding
2025-01-08｜BAIR, UC Berkeley|🔺0
http://arxiv.org/abs/2501.04693v3
https://huggingface.co/papers/2501.04693
https://fuse-model.github.io
研究背景与意义
在当今的机器人研究中，多模态感知的整合显得尤为重要。传统的机器人政策通常依赖于视觉和本体感知，然而，当面对部分可观察的环境时，单一的感知模式往往无法满足复杂任务的需求。例如，当视觉信息被遮挡时，机器人需要依赖触觉和听觉来完成任务。本文提出的FuSe方法，旨在通过利用自然语言作为跨模态的共同基础，来解决这一问题。通过对现有技术的分析，本文明确了当前方法在处理异质感知数据时的局限性，并指出了FuSe在提升机器人多模态交互能力方面的潜力。
研究方法与创新
FuSe方法的核心在于其独特的多模态微调策略，该策略结合了多模态对比损失和语言生成损失。具体来说，FuSe通过以下几个步骤实现对机器人的微调：
多模态对比损失：该损失旨在最大化不同模态之间的互信息，通过对同一场景的视觉、触觉和语言描述进行对比，强化模型对多模态信息的理解。 语言生成损失：通过生成与感知数据相对应的语言描述，FuSe能够提升模型的语言理解能力，使其在执行任务时能够更好地理解指令。 数据集构建：本文构建了一个包含视觉、触觉、音频和语言指令的多任务数据集，支持机器人在多种真实场景下进行训练。
与传统方法相比，FuSe能够在较小的数据集上有效地进行训练，并且在多个基准任务中表现出色，特别是在需要跨模态推理的复杂任务中。
实验设计与结果分析
为验证FuSe的有效性，研究团队设计了一系列实验，包括：
桌面抓取任务：测试机器人在视觉模糊的情况下，能否通过触觉和语言指令成功抓取目标物体。 购物袋任务：在视觉信息受限的情况下，机器人需要依赖触觉和声音来完成抓取。 按钮按压任务：评估机器人在音频指令下的表现，尤其是在有多个按钮的环境中。
实验结果显示，FuSe在各项任务中均显著提高了成功率，尤其是在购物袋任务中，成功率比基线提升超过20%。这些结果表明，FuSe能够有效地整合多模态信息，提高机器人在复杂环境中的操作能力。
结论与展望
本文提出的FuSe方法为机器人多模态感知提供了一种新的解决方案，展示了其在处理异质感知数据和跨模态推理方面的优势。未来的研究可以进一步探索FuSe在更复杂的环境中的应用，以及如何在更大规模的数据集上进行有效训练。此外，提升训练效率和扩展模型的上下文理解能力，将是未来研究的重要方向。通过不断优化和扩展FuSe的方法，我们期待在机器人自主操作和人机协作领域取得更大的突破。
