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导读

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作者背景

本文作者来自中国人民大学、深圳朝闻道科技有限公司以及中国电信人工智能研究院。其中，第一作者冯若轩是中国人民大学二年级硕士生，主要研究方向为多模态具身智能，导师为胡迪教授。

引言

在机器人操纵物体的过程中，不同传感器数据中的噪声如何影响预测控制？最近的研究揭示了“模态时变性”现象，即不同传感器数据质量随物体操纵过程变化的现象。通过捕捉并刻画这一变化，可以显著提升具身多模态交互的感知质量，从而改善精细物体操纵的效果。这项研究成果已被CoRL2024接收，并被选为口头报告。

人类与机器人的感官协调

人类在与环境互动时展现出惊人的感官协调能力。以厨师为例，他们不仅能凭借直觉掌握食材添加的最佳时机，还能通过观察食物颜色、倾听烹饪声以及嗅闻食物香气来精准调控火候，从而完成复杂的烹饪任务。这种能力建立在对任务各阶段的全面理解基础上。然而，对于机器人来说，如何协调感官模态以更高效地完成任务，以及如何充分利用多模态感知能力以实现泛化任务执行，仍然是未解决的问题。

模态时变性挑战

在复杂的操作任务中，传感器数据的质量会随任务阶段变化。一个特定模态的数据可能在某些阶段对动作预测起关键作用，而在其他阶段则几乎无用。例如，在倾倒任务的不同阶段，视觉、音频和触觉模态的数据质量会发生显著变化。这种现象被称为“模态时变性”，过去的方法很少关注这一问题。

解决方案：阶段引导的动态多传感器融合框架

为应对模态时变性挑战，本文提出了一种名为MS-Bot的框架。该框架基于任务阶段理解，动态关注具有更高质量的模态数据，从而更好地应对模态时变性挑战。MS-Bot框架包括特征提取、状态编码、阶段理解和动态融合四个模块，通过显式阶段理解来动态调整模态权重，从而优化多传感器数据融合。

实验结果

实验结果表明，MS-Bot在两个具有挑战性的精细机器人操纵任务中均表现优异，尤其是在加入视觉干扰的情况下。MS-Bot能够根据任务阶段动态调整模态权重，从而减少视觉噪声对融合特征的影响，而其他基线方法则缺乏这种能力。

总结

本文重新审视了机器人操纵任务中的多传感器融合问题，引入了模态时变性的概念，并提出了MS-Bot框架，这是一种基于显式阶段理解的多传感器融合方法。我们相信这种方法将成为多传感器机器人感知的有效范式，并期待它能激发更多相关研究。