多模态融合与视觉语言模型综述 - 系统整合了传统多模态融合策略与新兴视觉语言模型（VLMs），从架构设计、功能特性及适用任务等方面进行比较分析 [5] - 分析范围扩展到新兴应用场景如多模态SLAM、机器人操作和具身导航，展示其在复杂推理和长期任务决策中的潜力 [5] - 总结了多模态系统相对于单模态方法的关键优势，包括增强的感知鲁棒性、语义表达能力、跨模态对齐和高级推理能力 [5] - 对当前用于机器人任务的主流多模态数据集进行深入分析，涵盖模态组合、覆盖任务、适用场景和局限性 [5] 多模态融合技术 - 多模态融合策略分为早期融合、中期融合和晚期融合，各有优缺点 [11] - 编码器-解码器框架通过编码器提取不同模态特征，解码器融合特征产生最终输出 [11] - 注意力机制通过自适应加权能力捕获跨模态特征之间的长距离依赖关系 [11] - 图神经网络通过图结构建模多模态数据，提取和融合不同模态的高级语义表示 [11] 3D目标检测 - 激光雷达和相机融合是3D目标检测中的主要研究方向之一 [11] - 基于雷达和相机、激光雷达和雷达的融合研究也取得进展 [13] - 在nuScenes基准测试中，多模态融合方法显著提高了目标检测的精度和鲁棒性 [72] 导航与定位 - 具身导航依赖于多模态信息在动态和非结构化环境中指导智能体行动 [14] - 具身导航研究主要集中在目标导向导航、指令遵循导航和对话式导航三个方向 [14] - 视觉定位通过多模态融合显著提高了定位的准确性和鲁棒性 [17] SLAM与机器人操作 - 多模态SLAM通过整合异构传感器数据增强环境感知能力 [19] - 视觉-语言-动作模型通过整合视觉感知、语言理解和动作规划为复杂操作任务提供高效框架 [20] - 视觉和触觉的多模态融合对于机器人抓取任务的精度和稳定性至关重要 [21] 视觉语言模型技术演变 - 跨模态预训练通过大规模多模态数据学习视觉和语言之间的深层关联 [23] - 跨模态对齐和表示学习是视觉-语言模型的核心 [26] - Transformer架构已成为深度学习的核心，在自然语言处理、计算机视觉和多模态学习中取得重大进展 [29] 多模态数据集 - 多模态数据集在语义场景理解领域中起关键作用 [43] - 代表性数据集包括nuScenes、Waymo Open Dataset、SemanticKITTI等 [48] - 机器人操作数据集整合了视觉、语言、深度和触觉等多种模态信息 [47] 性能评估 - 定义了一系列关键评估指标，涵盖语义理解、3D目标检测、定位和导航等多个方面 [55] - 在nuScenes基准测试中，多模态融合方法显著优于单模态方法 [71] - 在Room-to-Room基准测试中，多模态预训练方法提高了跨模态对齐能力 [74] 挑战与机遇 - 面临低质量数据、异构性、高效训练和推理以及高质量数据集稀缺等关键挑战 [84] - 未来研究方向包括改进跨模态对齐技术、开发高效的训练和推理策略等 [93] - 自监督学习和合成数据生成是减少对标注数据依赖的重要方向 [66]