論文の概要: Multimodal Fusion and Vision-Language Models: A Survey for Robot Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02477v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 10:53:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:55:14.873415
• Title: Multimodal Fusion and Vision-Language Models: A Survey for Robot Vision
• Title（参考訳）: マルチモーダルフュージョンとビジョンランゲージモデル:ロボットビジョンのサーベイ
• Authors: Xiaofeng Han, Shunpeng Chen, Zenghuang Fu, Zhe Feng, Lue Fan, Dong An, Changwei Wang, Li Guo, Weiliang Meng, Xiaopeng Zhang, Rongtao Xu, Shibiao Xu,
• Abstract要約: 重要なロボットビジョンタスクにおけるマルチモーダル融合の応用を体系的に検討する。 視覚言語モデル(VLM)と従来のマルチモーダル融合法を比較し,その利点,限界,シナジーを分析した。 クロスモーダルアライメント、効率的な融合戦略、リアルタイムデプロイメント、ドメイン適応といった重要な研究課題を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.31489336119893
• License:
• Abstract: Robot vision has greatly benefited from advancements in multimodal fusion techniques and vision-language models (VLMs). We systematically review the applications of multimodal fusion in key robotic vision tasks, including semantic scene understanding, simultaneous localization and mapping (SLAM), 3D object detection, navigation and localization, and robot manipulation. We compare VLMs based on large language models (LLMs) with traditional multimodal fusion methods, analyzing their advantages, limitations, and synergies. Additionally, we conduct an in-depth analysis of commonly used datasets, evaluating their applicability and challenges in real-world robotic scenarios. Furthermore, we identify critical research challenges such as cross-modal alignment, efficient fusion strategies, real-time deployment, and domain adaptation, and propose future research directions, including self-supervised learning for robust multimodal representations, transformer-based fusion architectures, and scalable multimodal frameworks. Through a comprehensive review, comparative analysis, and forward-looking discussion, we provide a valuable reference for advancing multimodal perception and interaction in robotic vision. A comprehensive list of studies in this survey is available at https://github.com/Xiaofeng-Han-Res/MF-RV.
• Abstract（参考訳）: ロボットビジョンは、マルチモーダル融合技術と視覚言語モデル(VLM)の進歩の恩恵を受けている。 セマンティックシーン理解,同時局所化とマッピング(SLAM),3次元物体検出,ナビゲーションと局所化,ロボット操作など,主要なロボットビジョンタスクにおけるマルチモーダル融合の応用を体系的に検討した。 我々は,大規模言語モデル(LLM)に基づくVLMと従来のマルチモーダル融合法を比較し,その利点,限界,シナジーを分析した。 さらに、一般的なデータセットの詳細な分析を行い、実世界のロボットシナリオにおけるそれらの適用性と課題を評価する。 さらに、クロスモーダルアライメント、効率的な融合戦略、リアルタイムデプロイメント、ドメイン適応といった重要な研究課題を特定し、堅牢なマルチモーダル表現のための自己教師型学習、トランスフォーマーベースの融合アーキテクチャ、スケーラブルなマルチモーダルフレームワークなどの今後の研究方向性を提案する。 総合的なレビュー、比較分析、前向きな議論を通じて、ロボットビジョンにおけるマルチモーダルな知覚と相互作用を促進するための貴重な参考資料を提供する。 この調査の包括的な研究リストはhttps://github.com/Xiaofeng-Han-Res/MF-RVで公開されている。

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