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论文更新 / THE SIGNAL

TouchSafeBench:评估视觉语言模型的碰撞接地能力

Probing Collision Grounding in Vision-Language Models for Safe Human-Robot Collaboration

重要性 5.5 AI 辅助整理

新基准显示现有VLM碰撞接地能力仍不可靠。

资讯摘要

论文提出“碰撞接地”概念,指视觉语言模型需将视觉观察与机器人本体几何、相机视角、场景布局、人员距离和时序运动结合,判断当前及即将发生的接触。作者在Habitat 3.0中构建TouchSafeBench基准,含2,940个室内共处模拟片段,覆盖社交导航与社交重排,提供多视角RGB-D、俯视轨迹图、标定相机元数据及模拟器接触标签,并设置当前安全状态分类与接触前预警两项任务。

要点速读

  1. TouchSafeBench包含2,940个模拟室内共处片段,覆盖社交导航和社交重排两类场景。
  2. 作者测试三个前沿或机器人导向VLM及九种视觉表示,最佳平均Macro-F1仍低于50%。
  3. 作者报告显式深度信息未被自动转化为机器人本体碰撞证据,机器人-场景接触比人员接触风险更难判断。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/27 08:00:28(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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