斯坦福吳佳俊團隊，給機器人設(shè)計了一套組裝宜家家具的視頻教程！

具體來說，團隊提出了用于機器人的大型多模態(tài)數(shù)據(jù)集IKEA Video Manuals，已入選NeurIPS。

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

而且劃分精細，拆解出的安裝子步驟多達1000多個。

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作者介紹，該數(shù)據(jù)集首次實現(xiàn)了組裝指令在真實場景中的4D對齊，為研究這一復(fù)雜問題提供了重要基準。

知名科技博主、前微軟策略研究者Robert Scoble說，有了這個數(shù)據(jù)集，機器人將可以學(xué)會自己組裝家具。

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團隊成員、斯坦福訪問學(xué)者李曼玲（Manling Li）表示，這是空間智能領(lǐng)域的一項重要工作：

這項工作將組裝規(guī)劃從2D推進到3D空間，通過理解底層視覺細節(jié)，解決了空間智能研究中的一個主要瓶頸。

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1120個子步驟詳述組裝過程

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

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每一款家具，都包括以下三種模態(tài)：

• 安裝說明書，提供了任務(wù)的整體分解和關(guān)鍵步驟；
• 真實組裝視頻，展示了詳細的組裝過程；
• 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)并非簡單地堆砌在一起，作者通過對視頻和操作步驟的拆解，將三種模態(tài)進行了精細的對齊。

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舉個例子，在這樣一條關(guān)于長凳的數(shù)據(jù)當中，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，安裝步驟當中有主要步驟和子步驟的劃分，還標注了對應(yīng)的視頻位置。

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整個數(shù)據(jù)集中，共包含了137個手冊步驟，根據(jù)安裝視頻被細分為了1120個具體子步驟，捕捉了完整的組裝過程。

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

時空信息精細標注

IKEA Video Manuals數(shù)據(jù)集是在IKEA-Manual和IKEA Assembly in the Wild（IAW）兩個數(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應(yīng)說明書，IAW則包含了大量用戶組裝宜家家具的視頻片段。

這些視頻來自90多個不同的環(huán)境，包括室內(nèi)外場景、不同光照條件，真實反映了家具組裝的多樣性。

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與在實驗室環(huán)境下采集的數(shù)據(jù)相比，這些真實視頻帶來了更豐富的挑戰(zhàn)：

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

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為了獲得高質(zhì)量的標注，應(yīng)對真實視頻帶來的挑戰(zhàn)，研究團隊建立了一套可靠的標注系統(tǒng)：

• 識別并標注相機參數(shù)變化的關(guān)鍵幀，確保片段內(nèi)的一致性；
• 結(jié)合2D-3D對應(yīng)點和RANSAC算法進行相機參數(shù)估計；
• 通過多視角驗證和時序約束保證標注質(zhì)量。

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

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

對于每個子步驟，作者以1FPS的速度采樣視頻幀，并在每個子步驟的第一幀中標注出家具部件。

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

為了促進注釋過程，研究團隊開發(fā)了一個顯示輔助2D和3D信息的Web界面，同時該界面還可基于Segment Anything Model（SAM）模型進行交互式掩碼注釋。

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標注過程中，標注人員會在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模型中以實時生成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，作者還允許標注人員使用畫筆和橡皮擦工具進行手動調(diào)整。

此外，作者還要估計視頻中的相機參數(shù)，為此研究者們首先人工標記出視頻幀中可能出現(xiàn)相機運動（如焦距變化、切換視角等）的位置，然后標注出視頻幀和3D模型之間的2D-3D對應(yīng)關(guān)鍵點。

最后，結(jié)合這兩類標注信息，研究者們使用PnP （Perspective-n-Point）算法估計出每段視頻的相機內(nèi)參數(shù)，得到相機參數(shù)的初始估計后，利用交互式工具來細化每個視頻幀中零件的6D姿態(tài)。

空間模型能力評估

基于IKEA Video Manuals數(shù)據(jù)集，團隊設(shè)計了多個核心任務(wù)來評估當前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 （Pose Estimation）。

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

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△上：基于3D模型的分割，下：基于3D模型的姿態(tài)估計

實驗測試了最新的分割模型（CNOS, SAM-6D）和姿態(tài)估計模型（MegaPose）。

分析發(fā)現(xiàn)，它們在以下場景表現(xiàn)不佳：

• 遮擋問題：手部遮擋、近距離拍攝導(dǎo)致部分可見、遮擋引起的深度估計誤差；
• 特征缺失：缺乏紋理的部件難以分割、對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。

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△上：遮擋問題，左下：特征缺失，右下：特殊角度

第二類任務(wù)是視頻目標分割，作者對比測試了兩個最新的視頻追蹤模型SAM2和Cutie。

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

一是相機的運動，可能導(dǎo)致目標丟失。

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二是難以區(qū)分外觀相似的部件（如多個相同的桌腿）。

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最后，保持長時間追蹤的準確度也存在一定難度。

第三類任務(wù)，是基于視頻的形狀組裝。

團隊提出了一個創(chuàng)新的組裝系統(tǒng)，包含關(guān)鍵幀檢測、部件識別、姿態(tài)估計和迭代組裝四個步驟。

實驗采用兩種設(shè)置：

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

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這些實驗結(jié)果揭示了當前AI模型的兩個關(guān)鍵局限：

• 視頻理解能力不足：當前的視頻模型對時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：在真實場景的復(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。

作者簡介

本項目第一作者，是斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)碩士生劉雨濃（Yunong Liu）目前在斯坦福SVL實驗室（Vision and Learning Lab），由吳佳俊教授指導(dǎo)。

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她本科畢業(yè)于愛丁堡大學(xué)電子與計算機科學(xué)專業(yè)（榮譽學(xué)位），曾在德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校從事研究實習。

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

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另據(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。

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此外，Salesforce AI Research研究主任Juan Carlos Niebles，西北大學(xué)計算機科學(xué)系助理教授、斯坦福訪問學(xué)者李曼玲（Manling Li）等人亦參與了此項目。

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其他作者情況如下：

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項目主頁：https://yunongliu1.github.io/ikea-video-manual/論文地址：https://arxiv.org/abs/2411.11409