空間智能新進(jìn)展：教機(jī)器人組裝宜家家具，首次實(shí)現(xiàn)操作步驟與真實(shí)視頻對(duì)齊 | NeurIPS

克雷西 2024-11-26 21:22:11 來(lái)源：量子位

克雷西 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

斯坦福吳佳俊團(tuán)隊(duì)，給機(jī)器人設(shè)計(jì)了一套組裝宜家家具的視頻教程！

具體來(lái)說(shuō)，團(tuán)隊(duì)提出了用于機(jī)器人的大型多模態(tài)數(shù)據(jù)集IKEA Video Manuals，已入選NeurIPS。

數(shù)據(jù)集涵蓋了6大類(lèi)IKEA家具，每種家具都包含完整的3D模型、組裝說(shuō)明書(shū)和實(shí)際組裝視頻。

而且劃分精細(xì)，拆解出的安裝子步驟多達(dá)1000多個(gè)。

作者介紹，該數(shù)據(jù)集首次實(shí)現(xiàn)了組裝指令在真實(shí)場(chǎng)景中的4D對(duì)齊，為研究這一復(fù)雜問(wèn)題提供了重要基準(zhǔn)。

知名科技博主、前微軟策略研究者Robert Scoble說(shuō)，有了這個(gè)數(shù)據(jù)集，機(jī)器人將可以學(xué)會(huì)自己組裝家具。

團(tuán)隊(duì)成員、斯坦福訪問(wèn)學(xué)者李曼玲（Manling Li）表示，這是空間智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重要工作：

這項(xiàng)工作將組裝規(guī)劃從2D推進(jìn)到3D空間，通過(guò)理解底層視覺(jué)細(xì)節(jié)，解決了空間智能研究中的一個(gè)主要瓶頸。

1120個(gè)子步驟詳述組裝過(guò)程

IKEA Video Manuals數(shù)據(jù)集中，涵蓋了6大類(lèi)36種IKEA家具，從簡(jiǎn)單的凳子到復(fù)雜的柜子，呈現(xiàn)了不同難度的組裝任務(wù)。

每一款家具，都包括以下三種模態(tài)：

• 安裝說(shuō)明書(shū)，提供了任務(wù)的整體分解和關(guān)鍵步驟；
• 真實(shí)組裝視頻，展示了詳細(xì)的組裝過(guò)程；
• 3D模型，定義了部件之間的精確空間關(guān)系。

并且這三種模態(tài)并非簡(jiǎn)單地堆砌在一起，作者通過(guò)對(duì)視頻和操作步驟的拆解，將三種模態(tài)進(jìn)行了精細(xì)的對(duì)齊。

舉個(gè)例子，在這樣一條關(guān)于長(zhǎng)凳的數(shù)據(jù)當(dāng)中，包含了其基本概況、視頻信息、關(guān)鍵幀信息，以及安裝步驟。

從下圖中可以看出，安裝步驟當(dāng)中有主要步驟和子步驟的劃分，還標(biāo)注了對(duì)應(yīng)的視頻位置。

整個(gè)數(shù)據(jù)集中，共包含了137個(gè)手冊(cè)步驟，根據(jù)安裝視頻被細(xì)分為了1120個(gè)具體子步驟，捕捉了完整的組裝過(guò)程。

并且通過(guò)6D Pose追蹤，每個(gè)部件的空間軌跡都被精確記錄，最終在視頻幀、家具組裝說(shuō)明書(shū)和3D模型之間建立了密集的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

時(shí)空信息精細(xì)標(biāo)注

IKEA Video Manuals數(shù)據(jù)集是在IKEA-Manual和IKEA Assembly in the Wild（IAW）兩個(gè)數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上建立的。

其中，IKEA-Manual數(shù)據(jù)集提供了模型及其對(duì)應(yīng)說(shuō)明書(shū)，IAW則包含了大量用戶組裝宜家家具的視頻片段。

這些視頻來(lái)自90多個(gè)不同的環(huán)境，包括室內(nèi)外場(chǎng)景、不同光照條件，真實(shí)反映了家具組裝的多樣性。

與在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下采集的數(shù)據(jù)相比，這些真實(shí)視頻帶來(lái)了更豐富的挑戰(zhàn)：

• 部件經(jīng)常被手或其他物體遮擋；
• 相似部件識(shí)別（如四條一模一樣的桌子腿）；
• 攝像機(jī)頻繁移動(dòng)、變焦，帶來(lái)參數(shù)估計(jì)的困難；
• 室內(nèi)外場(chǎng)景、不同光照條件下的多樣性。

為了獲得高質(zhì)量的標(biāo)注，應(yīng)對(duì)真實(shí)視頻帶來(lái)的挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)建立了一套可靠的標(biāo)注系統(tǒng)：

• 識(shí)別并標(biāo)注相機(jī)參數(shù)變化的關(guān)鍵幀，確保片段內(nèi)的一致性；
• 結(jié)合2D-3D對(duì)應(yīng)點(diǎn)和RANSAC算法進(jìn)行相機(jī)參數(shù)估計(jì)；
• 通過(guò)多視角驗(yàn)證和時(shí)序約束保證標(biāo)注質(zhì)量。

首先，研究者們首先定義了一套層次化的裝配過(guò)程描述框架，將整個(gè)裝配過(guò)程分為步驟、子步驟和視頻幀等多個(gè)層級(jí)。

作者首先從IAW數(shù)據(jù)集中提取每個(gè)手動(dòng)步驟的視頻片段，并將每個(gè)視頻片段分解為更小的間隔（子步驟）。

對(duì)于每個(gè)子步驟，作者以1FPS的速度采樣視頻幀，并在每個(gè)子步驟的第一幀中標(biāo)注出家具部件。

為了在整個(gè)組裝視頻中對(duì)家具部件進(jìn)行跟蹤，作者還在采樣幀中為3D部件注釋了2D圖像分割掩碼。

為了促進(jìn)注釋過(guò)程，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)顯示輔助2D和3D信息的Web界面，同時(shí)該界面還可基于Segment Anything Model（SAM）模型進(jìn)行交互式掩碼注釋。

標(biāo)注過(guò)程中，標(biāo)注人員會(huì)在3D模型上選中零件，然后在2D視頻幀上指示其大致位置，并將其輸入到SAM模型中以實(shí)時(shí)生成2D分割掩碼。

為了解決SAM在提取具有相似紋理的部分之間或低光區(qū)域的邊界方面的固有局限，作者還允許標(biāo)注人員使用畫(huà)筆和橡皮擦工具進(jìn)行手動(dòng)調(diào)整。

此外，作者還要估計(jì)視頻中的相機(jī)參數(shù)，為此研究者們首先人工標(biāo)記出視頻幀中可能出現(xiàn)相機(jī)運(yùn)動(dòng)（如焦距變化、切換視角等）的位置，然后標(biāo)注出視頻幀和3D模型之間的2D-3D對(duì)應(yīng)關(guān)鍵點(diǎn)。

最后，結(jié)合這兩類(lèi)標(biāo)注信息，研究者們使用PnP?（Perspective-n-Point）算法估計(jì)出每段視頻的相機(jī)內(nèi)參數(shù)，得到相機(jī)參數(shù)的初始估計(jì)后，利用交互式工具來(lái)細(xì)化每個(gè)視頻幀中零件的6D姿態(tài)。

空間模型能力評(píng)估

基于IKEA Video Manuals數(shù)據(jù)集，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多個(gè)核心任務(wù)來(lái)評(píng)估當(dāng)前AI系統(tǒng)在理解和執(zhí)行家具組裝，以及空間推理（spatial reasoning）方面的能力。

首先是基于3D模型的分割（Segmentation）與姿態(tài)估計(jì)?（Pose Estimation）。

此類(lèi)任務(wù)輸入3D模型和視頻幀，要求AI準(zhǔn)確分割出特定部件區(qū)域，并估計(jì)其在視頻中的6自由度姿態(tài)。

△上：基于3D模型的分割，下：基于3D模型的姿態(tài)估計(jì)

實(shí)驗(yàn)測(cè)試了最新的分割模型（CNOS, SAM-6D）和姿態(tài)估計(jì)模型（MegaPose）。

分析發(fā)現(xiàn)，它們?cè)谝韵聢?chǎng)景表現(xiàn)不佳：

• 遮擋問(wèn)題：手部遮擋、近距離拍攝導(dǎo)致部分可見(jiàn)、遮擋引起的深度估計(jì)誤差；
• 特征缺失：缺乏紋理的部件難以分割、對(duì)稱部件的方向難以判斷；
• 特殊拍攝角度（如俯視）導(dǎo)致的尺度誤判。

△上：遮擋問(wèn)題，左下：特征缺失，右下：特殊角度

第二類(lèi)任務(wù)是視頻目標(biāo)分割，作者對(duì)比測(cè)試了兩個(gè)最新的視頻追蹤模型SAM2和Cutie。

結(jié)果顯示，在真實(shí)組裝場(chǎng)景中，這些模型同樣面臨著三大挑戰(zhàn)。

一是相機(jī)的運(yùn)動(dòng)，可能導(dǎo)致目標(biāo)丟失。

二是難以區(qū)分外觀相似的部件（如多個(gè)相同的桌腿）。

最后，保持長(zhǎng)時(shí)間追蹤的準(zhǔn)確度也存在一定難度。

第三類(lèi)任務(wù)，是基于視頻的形狀組裝。

團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)創(chuàng)新的組裝系統(tǒng)，包含關(guān)鍵幀檢測(cè)、部件識(shí)別、姿態(tài)估計(jì)和迭代組裝四個(gè)步驟。

實(shí)驗(yàn)采用兩種設(shè)置：

• 使用GPT-4V自動(dòng)檢測(cè)關(guān)鍵幀：結(jié)果不理想，Chamfer Distance達(dá)0.55，且1/3的測(cè)試視頻未能完成組裝；
• 使用人工標(biāo)注的關(guān)鍵幀：由于姿態(tài)估計(jì)模型的局限性，最終Chamfer Distance仍達(dá)0.33。

這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果揭示了當(dāng)前AI模型的兩個(gè)關(guān)鍵局限：

• 視頻理解能力不足：當(dāng)前的視頻模型對(duì)時(shí)序信息的分析仍然較弱，往往停留在單幀圖像分析的層面；
• 空間推理受限：在真實(shí)場(chǎng)景的復(fù)雜條件下（如光照變化、視角改變、部件遮擋等），現(xiàn)有模型的空間推理能力仍顯不足。

作者簡(jiǎn)介

本項(xiàng)目第一作者，是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士生劉雨濃（Yunong Liu）目前在斯坦福SVL實(shí)驗(yàn)室（Vision and Learning Lab），由吳佳俊教授指導(dǎo)。

她本科畢業(yè)于愛(ài)丁堡大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)業(yè)（榮譽(yù)學(xué)位），曾在德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校從事研究實(shí)習(xí)。

斯坦福大學(xué)助理教授、清華姚班校友吳佳俊，是本項(xiàng)目的指導(dǎo)教授。

另?yè)?jù)論文信息顯示，斯坦福大學(xué)博士后研究員劉蔚宇（Weiyu Liu），與吳佳俊具有同等貢獻(xiàn)。

此外，Salesforce AI Research研究主任Juan Carlos Niebles，西北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系助理教授、斯坦福訪問(wèn)學(xué)者李曼玲（Manling Li）等人亦參與了此項(xiàng)目。

項(xiàng)目主頁(yè)：
https://yunongliu1.github.io/ikea-video-manual/
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2411.11409