家用机器人物体定位技术新突破

家用机器人物体定位技术新突破

远程物体定位是指根据自然语言描述自动确定本地环境中目标物体位置的任务。这对家用机器人至关重要，它们需要执行诸如"把儿童卫生间洗手台上的眼镜拿给我"之类的指令。

在智能机器人与系统国际会议上发表的一篇论文中，研究团队提出了一种基于基础模型的远程物体定位新方法。该方法将远程物体定位视为信息检索问题，通过"技巧组合"使基础模型适应新应用，在一个基准数据集上实现了10%的性能提升，在另一个数据集上提升5%。

视觉语言模型的应用

近年来，基础模型通过掩码训练方式在多个AI领域带来革命性变化。本研究采用的视觉语言模型能够联合表示文本描述和视觉描绘的同一物体。

研究假设家用机器人已建立包含物体视觉表示的3D环境地图。模型将语言描述作为查询，从视觉环境表示中检索对应物体。

面临的技术挑战

1. 规模问题：单个家庭可能包含10万个独立物体，使用大型基础模型直接查询所有候选对象耗时过长
2. 维度不匹配：视觉语言模型通常基于2D图像训练，而机器人环境地图为3D格式

优化技巧组合

1. 负样本训练：通过添加目标物体不可见的视角作为负样本，防止模型对候选对象评分过度自信
2. 距离限制探索：训练中学习物体查找的典型距离，限制搜索半径提高效率
3. 3D表示转换：将物体边界框的2D坐标转换为3D空间坐标
4. 上下文向量：通过视角上下文向量区分不同环境的相似物体

实验验证

该方法在两个基准数据集上测试均显著优于现有最优模型。实际机器人部署表明，该算法能够实时高精度执行指令。在机器人缺乏先验环境知识时，还可使用前沿探索方法映射候选物体位置。

研究领域：机器人技术、搜索与信息检索、对话式AI、计算机视觉

技术标签：人机交互、自主机器人