多模态融合与视觉语言模型综述 - 文章系统综述了多模态融合和视觉语言模型在机器人视觉领域的应用，涵盖语义场景理解、3D目标检测、SLAM、具身导航和操作控制等任务，并比较传统方法与新兴大模型方法的优劣 [3][4][11][57] 语义场景理解 - 多模态融合通过整合RGB图像、深度信息、LiDAR点云和语言数据，显著提升复杂环境下物体识别、语义分割和关系建模的准确性与鲁棒性 [9] - 主流融合策略分为早期融合（输入层直接拼接）、中期融合（特征层交互如注意力机制）和后期融合（决策层整合），现代方法趋向统一架构实现隐式协作 [10][12] - 实现路径包括编码器-解码器架构（如DeepLabv3+）、基于注意力的Transformer（如MRFTrans）和图神经网络方法（如MISSIONGNN） [12] 3D目标检测 - 多模态融合结合相机（丰富纹理）和LiDAR（精准几何），解决单一传感器在遮挡、极端天气或低反射物体下的性能缺陷 [16][18][19] - 融合设计核心涉及何时融合（早期/中期/后期）、融合内容（特征图、点云、BEV视图）及融合方法（从非注意力型到基于注意力的跨模态交互） [17] - 技术演进从早期MV3D、AVOD到TransFusion（Transformer建模跨模态依赖）和BEVFusion，并扩展雷达-相机融合（如CenterFusion）和4D雷达提升动态感知 [20][21][22] 具身导航 - 分为目标导向导航（依赖视觉语义与空间先验）、指令跟随导航（结合自然语言理解）和基于对话的导航（主动交互与动态调整），体现从感知到交互的演进 [24][26][27][28] - 代表性系统如InstructNav（零样本规划）和NaVid（视频驱动泛化），强调多模态融合在复杂环境中的适应能力 [27][33] 视觉定位与SLAM - 多模态融合（如DeepVO、D3VO）和自监督学习解决光照变化、遮挡及动态场景中的定位问题，神经隐式表示（如NeRF）压缩场景几何与语义信息 [29][30] - SLAM从传统LiDAR-SLAM（几何精准）和V-SLAM（语义丰富）向多模态融合（如V-LOAM、LIC-Fusion）和神经化转型（如UVIO用Transformer建模时序） [34][35] - 未来方向包括轻量化、自监督与感知决策一体化，提升在动态环境中的语义理解与规划能力 [35][38] 视觉-语言-动作模型（VLA） - VLA模型整合视觉感知、语言理解和动作生成，实现从"感知"到"执行"的闭环，代表方法包括RT-2（预训练对齐）、RoboMamba（动作动态建模）和3D-VLA（三维点云融合） [36][37][39] - 高效化趋势明显：OpenVLA通过LoRA降低训练成本，DeeR-VLA采用动态退出机制减少计算开销，VoxPoser支持语言驱动的实时策略调整 [39][40] - 多模态融合使机器人在操作任务中实现感知更强、理解更深和执行更准的三重跃迁 [47] 视觉-触觉融合 - 视觉提供全局物体信息（位置、形态），触觉补充局部反馈（接触力、滑动），提升抓取精度与稳定性，如FusionNet-A融合特征用于抓取规划 [41][42][48] - 触觉在抓取执行阶段实时调整力度和姿态，避免滑动或掉落，并通过时空注意力（如Li等人方法）或自监督学习（如MimicTouch）优化稳定性预测 [44][45][48] 视觉语言模型演进 - 预训练阶段通过对比学习（如CLIP）或自监督方法对齐多模态表示，实现零样本迁移和泛化能力 [50] - 跨模态对齐方法包括对比学习（拉近相关样本）、自监督学习（掩码预测）和跨模态生成（如DALL·E），解决模态间语义粒度差异 [51][55] - VLM从Flamingo、PaLM-E发展到Gemini、Llama-3.2，支持多模态（图像、文本、音频）和结构优化（MoE、稀疏注意力），增强指令理解与推理能力 [53][54] 挑战与未来方向 - 关键挑战包括跨模态对齐的语义偏差、算力有限平台的轻量化部署需求，以及真实环境中的传感器异质性和延迟问题 [58] - 未来重点方向包括结构化空间建模与记忆机制、可解释性与伦理适应性提升，以及发展具备长期学习能力的认知型VLM架构 [58]

多模态融合与视觉语言模型综述 - 文章系统综述了多模态融合和视觉语言模型在机器人视觉中的应用 涵盖语义场景理解 三维目标检测 SLAM 具身导航和操作控制等任务[4] - 比较了传统方法与新兴大模型方法的优缺点 并分析相关数据集与基准测试[4] - 提出未来发展方向包括跨模态自监督学习 轻量化融合架构 Transformer驱动的统一范式以及真实环境中的高效部署策略[4] 多模态融合在机器人视觉任务中的应用 - 多模态融合整合RGB图像 深度信息 LiDAR点云 语言 触觉与位置信息 提升机器人感知全面性[3] - 主流融合策略分为早期融合 中期融合和后期融合三类[12] - 现代多模态模型在统一架构中完成特征提取 模态交互和任务预测 减少阶段设计麻烦并使信息交换更顺畅[10] 语义场景理解 - 涉及物体识别 语义分割和关系建模 仅靠RGB图像在复杂环境下易受光照变化 物体遮挡和多目标重叠影响[9] - 多模态融合通过引入深度 LiDAR 语言等额外信息大幅提升场景理解的准确性和鲁棒性[9] - 主流实现路径包括编码器-解码器架构 基于注意力的Transformer和图神经网络方法[12] 三维目标检测 - 自动驾驶系统中关键感知任务 准确识别并定位行人 车辆和障碍物[15] - 单一传感器各有短板 相机能捕捉纹理和颜色但缺乏深度信息 LiDAR提供精准空间几何结构但看不懂语义和纹理[15] - 多模态融合设计需解决何时融合 融合什么和如何融合三个核心问题[16] 方法演进 - 从早期依赖直接拼接或统计操作 演化出点级 体素级 区域级融合策略 到Transformer引入实现智能交互[19] - 代表性方法包括PointPainting和TransFusion 前者对图像做语义分割并涂到点云上 后者用Transformer解码器建模跨模态依赖[21] - 探索雷达-相机和雷达-LiDAR融合 雷达优势在于直接测量速度且在恶劣天气中稳定[20] 具身导航 - 核心思想是让机器人像真的身处环境中一样去探索 感知和行动 强调自主决策与动态适应能力[23] - 分为目标导向导航 指令跟随导航和基于对话的导航三类 从感知驱动到语言理解再到交互感知演进[23] - 基于对话的导航中机器人能够主动发问 实时交互 提升任务灵活性 特别适合长时序 多步骤复杂任务[27] 视觉定位与SLAM - 视觉定位在光照变化 遮挡严重 环境动态频繁场景中是大难题 多模态融合思路推进问题解决[28] - 自监督学习通过光度一致性和几何一致性物理约束进行学习 不依赖人工标注[28] - SLAM从单打独斗变成抱团取暖 通过融合LiDAR 相机 IMU GPS 雷达等多源信息提升系统稳定性[33] 视觉-语言-动作模型 - 结合视觉感知 语言理解和动作规划 让机器人基于多源信息主动决策和执行[35] - 核心思路是从视觉模态获取世界状态 通过语言模态理解任务语义 将多模态信息融合到统一表示再映射成动作序列[36] - 代表性方法包括RT-2 RoboMamba 3D-VLA OpenVLA DeeR-VLA和VoxPoser[38] 视觉与触觉融合 - 视觉负责提供全局信息如物体位置 形态和姿态 触觉提供局部反馈如接触力 摩擦和滑动[40] - 在抓取生成阶段 视觉帮助确定空间姿态和位置 触觉补充表面特性和受力信息用于选择最优抓取点[41] - 抓取稳定性预测中 视觉-触觉融合展现巨大优势 让机器人从只会抓升级为会思考怎么抓[44] 视觉语言模型演进 - 预训练几乎是整个系统起点 通过大规模图像-文本数据联合训练学会视觉与语言间深层语义关联[49] - 跨模态对齐是关键 需在不同模态间建立精确对应关系 主流方法分为对比学习 自监督学习和跨模态生成三类[51] - 自2022年以来VLM发展迅速 从Flamingo PaLM-E到MiniGPT-4 LLaVA 再到Gemini Llama-3.2 多模态范围扩展到图像 文本 音频甚至跨语言[52] 核心创新点 - 大规模图文预训练先喂饱模型海量图文对 为跨模态推理打下坚实基础[53] - 指令微调用自然语言告诉模型需求 学会举一反三甚至猜未说出口需求[53] - 结构优化采用MoE专家混合和稀疏注意力等黑科技 在提升性能同时节省算力[53] 结论与未来方向 - 跨模态对齐策略决定机器人感知能力上限 但不同模态间语义粒度差异和特征对不上号仍是硬伤[57] - 在算力有限机器人平台部署大规模VLM需靠轻量化与多阶段自适应机制精打细算[57] - 未来研究可重点关注引入结构化空间建模和记忆机制 提升系统可解释性与伦理适应性 发展具备长期学习能力的认知型VLM架构[57]