Промышленная навигация: где «заблудятся» современные роботы?

от

Автор: Денис Аветисян

Новый бенчмарк IndustryNav выявил сложности у современных моделей искусственного интеллекта с пространственным мышлением в условиях динамичной промышленной среды.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
В рамках эталонного теста IndustryNav, оценивающего навигационные способности агента в динамической среде с препятствиями, закрытые модели демонстрируют превосходство над открытыми, при этом лишь Nemotron приближается к их уровню производительности, что указывает на сохраняющиеся трудности в области пространственного мышления и планирования траектории для агентов, ориентирующихся на основе визуальной информации, одометрии и истории действий.
В рамках эталонного теста IndustryNav, оценивающего навигационные способности агента в динамической среде с препятствиями, закрытые модели демонстрируют превосходство над открытыми, при этом лишь Nemotron приближается к их уровню производительности, что указывает на сохраняющиеся трудности в области пространственного мышления и планирования траектории для агентов, ориентирующихся на основе визуальной информации, одометрии и истории действий.

Исследование демонстрирует, что закрытые модели пока превосходят открытые в решении задач навигации и предотвращения столкновений в сложных промышленных условиях.

Несмотря на значительный прогресс в области визуальных языковых моделей, их способность к пространственному рассуждению в динамичных реальных условиях остается сложной задачей. В данной работе представлена новая платформа ‘IndustryNav: Exploring Spatial Reasoning of Embodied Agents in Dynamic Industrial Navigation’ — первый эталон для оценки навигации в динамичных промышленных средах, включающий в себя реалистичные сценарии с движущимися объектами и людьми. Исследование девяти современных моделей, включая GPT-5-mini, Claude-4.5 и Gemini-2.5, выявило, что закрытые модели демонстрируют преимущество, однако все агенты испытывают трудности с планированием маршрута, избежанием столкновений и активным исследованием. Необходимы ли новые подходы к обучению, чтобы воплощенные агенты могли безопасно и эффективно ориентироваться в сложных, постоянно меняющихся промышленных условиях?

Навигация в Сложности: Вызовы Промышленных Пространств

Традиционные робототехнические системы испытывают значительные трудности при функционировании в реальных промышленных условиях, отличающихся высокой динамичностью и непредсказуемостью. Постоянно меняющаяся обстановка, появление новых объектов и перемещение существующих требуют от робота не просто выполнения запрограммированных действий, но и способности к комплексному пространственному мышлению. Для успешной навигации и взаимодействия с окружением необходима надежная система, способная интерпретировать визуальную информацию, строить карту окружающей среды и предсказывать изменения в ней. Эффективное пространственное рассуждение позволяет роботу адаптироваться к неожиданным ситуациям, обходить препятствия и выполнять задачи даже в условиях неполной или неточной информации, что является ключевым фактором для повышения производительности и безопасности в промышленной автоматизации.

Существующие оценочные критерии для искусственного интеллекта, работающего в физическом мире, часто оказываются недостаточно реалистичными для адекватной проверки возможностей воплощенных агентов в сложных промышленных условиях. В ходе проведенной оценки все протестированные большие языковые модели (VLLM) продемонстрировали крайне низкий процент успешного выполнения задач — менее 20%. Это указывает на значительный разрыв между результатами, полученными в лабораторных условиях, и реальной способностью систем к адаптации и решению проблем в динамичной и непредсказуемой промышленной среде. Необходима разработка более точных и комплексных тестов, отражающих истинную сложность взаимодействия с физическим миром, чтобы обеспечить надежность и эффективность будущих роботизированных систем.

Сравнение девяти VLLM (пять закрытых и четыре открытых) на бенчмарке IndustryNav показало, что все модели демонстрируют низкую успешность навигации, при этом закрытые модели стабильно превосходят открытые по большинству метрик, указывая на более развитые навыки пространственного мышления и безопасное поведение в динамичных промышленных условиях.
Сравнение девяти VLLM (пять закрытых и четыре открытых) на бенчмарке IndustryNav показало, что все модели демонстрируют низкую успешность навигации, при этом закрытые модели стабильно превосходят открытые по большинству метрик, указывая на более развитые навыки пространственного мышления и безопасное поведение в динамичных промышленных условиях.

IndustryNav: Реалистичный Эталон для Оценки

IndustryNav — это новый эталонный набор данных, разработанный на базе игрового движка Unity, предназначенный для оценки алгоритмов в сложных промышленных средах. Он обеспечивает высокоточную симуляцию, воссоздавая детализированные интерьеры заводов и складов с реалистичным освещением и текстурами. Данный эталон позволяет проводить тестирование и сравнение различных подходов к навигации и планированию траекторий роботов в условиях, максимально приближенных к реальным промышленным объектам, без необходимости дорогостоящего оборудования и риска повреждения. Виртуальная среда позволяет масштабировать тесты и воспроизводить различные сценарии, что делает IndustryNav эффективным инструментом для разработки и валидации систем автономной робототехники.

Бенчмарк IndustryNav предназначен для оценки способности агента к навигации по заданной точке назначения, что требует развитого пространственного понимания и адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды. Задача заключается в эффективном планировании маршрута и преодолении препятствий в сложных промышленных условиях. Оценка проводится на основе способности агента находить кратчайший или оптимальный путь к целевой точке, учитывая динамические изменения в окружении, такие как перемещение объектов или изменение освещенности. Успешное выполнение требует не только точного определения местоположения и ориентации, но и способности прогнозировать и реагировать на потенциальные изменения в среде.

В качестве входных данных IndustryNav использует изображения от первого лица (эгоцентричные изображения) и глобальную одометрию, что соответствует сенсорным возможностям реальных роботов. Эгоцентричные изображения предоставляют перспективу, видимую агентом, в то время как глобальная одометрия обеспечивает информацию о его абсолютном положении и ориентации в среде. Такой подход позволяет проводить более реалистичную оценку алгоритмов навигации, поскольку имитирует ограничения и возможности восприятия, с которыми сталкиваются роботы в реальных промышленных условиях. Использование этих конкретных типов входных данных также упрощает перенос обученных агентов в реальные системы робототехники, поскольку они уже адаптированы к соответствующим сенсорным модальностям.

IndustryNav - это эталонный комплекс из 12 динамических складских сред, реализованный в Unity, который позволяет оценить эффективность навигации агента по трем ключевым параметрам: успешности выполнения задач, траекторной эффективности и безопасности.
IndustryNav — это эталонный комплекс из 12 динамических складских сред, реализованный в Unity, который позволяет оценить эффективность навигации агента по трем ключевым параметрам: успешности выполнения задач, траекторной эффективности и безопасности.

VLLM в Действии: Результаты и Метрики

Для оценки возможностей пространственного рассуждения больших языковых моделей (VLLM) применялась среда IndustryNav и методика PointGoal Navigation. В рамках исследования были протестированы как модели с открытым исходным кодом, так и проприетарные VLLM. PointGoal Navigation предполагает, что агент получает указание достичь определенной точки в виртуальной среде, что требует от модели планирования траектории и навигации в динамичном окружении. Оценка проводилась для выявления сильных и слабых сторон различных архитектур VLLM в задачах, требующих понимания и взаимодействия с трехмерным пространством.

Для количественной оценки производительности агентов в задачах навигации по динамическим средам используются следующие ключевые метрики: Success Ratio (SR) — доля успешно завершенных эпизодов; Distance Ratio — отношение пройденного расстояния к оптимальному пути; Average Steps — среднее количество шагов, необходимых для завершения эпизода; Collision Ratio (CR) — доля эпизодов, в которых произошло столкновение; и Warning Ratio (WR) — доля эпизодов, в которых агент получил предупреждение о потенциальной опасности. Сочетание этих показателей позволяет комплексно оценить эффективность, безопасность и оптимальность траектории агента в сложных условиях.

Анализ результатов тестирования больших языковых моделей (VLLM) в задачах навигации по сложным средам показал, что, несмотря на перспективность, модели испытывают трудности с поддержанием эффективных и безопасных траекторий. Все протестированные VLLM, использующие методологию PointGoal Navigation на платформе IndustryNav, продемонстрировали низкий коэффициент успешности (Success Ratio, SR) — менее 20%. Это указывает на ограниченные возможности моделей в достижении поставленных целей в динамичных и непредсказуемых условиях, требующих точного пространственного рассуждения и планирования действий. Низкий SR свидетельствует о необходимости дальнейшей оптимизации алгоритмов и моделей для повышения надежности и эффективности навигации.

В ходе оценки производительности VLLM на платформе IndustryNav, закрытые модели демонстрируют более высокие показатели безопасности по сравнению с моделями с открытым исходным кодом. Это проявляется в более низких значениях коэффициентов столкновений (CR) и предупреждений (WR). Кроме того, закрытые модели показали улучшенную эффективность траектории, что подтверждается меньшим средним количеством шагов (Average Steps), необходимых для достижения цели. Данные результаты указывают на то, что закрытые модели лучше справляются с предотвращением столкновений и оптимизацией пути в динамических средах, что может быть связано с особенностями их архитектуры и процесса обучения.

Включение истории действий и состояний (Action-State History) значительно повышает производительность VLLM при навигации. Данный подход обеспечивает модели критически важным временным контекстом, необходимым для принятия обоснованных решений в динамичных средах. Предоставление информации о предыдущих действиях агента и соответствующих состояниях окружающей среды позволяет VLLM более эффективно планировать траекторию и избегать столкновений, улучшая показатели по метрикам, таким как Success Ratio, Distance Ratio и Collision Ratio. Анализ показывает, что использование истории действий позволяет моделям лучше адаптироваться к изменяющимся условиям и повышает надежность навигации в сложных сценариях.

Агент IndustryNav использует как встроенную в корпус камеру для получения визуальной информации от первого лица, так и фиксированную камеру сверху для отслеживания перемещений и анализа траектории в режиме реального времени.
Агент IndustryNav использует как встроенную в корпус камеру для получения визуальной информации от первого лица, так и фиксированную камеру сверху для отслеживания перемещений и анализа траектории в режиме реального времени.

Влияние и Перспективы Развития

Платформа IndustryNav представляет собой стандартизированную и реалистичную среду для оценки и сопоставления различных алгоритмов искусственного интеллекта, предназначенных для навигации. В отличие от существующих, часто упрощенных симуляций, IndustryNav воспроизводит сложные, динамичные пространства, характерные для промышленных условий, что позволяет более точно оценить производительность алгоритмов в реальных сценариях. Такой подход обеспечивает объективное сравнение, позволяя исследователям и разработчикам выявлять наиболее эффективные решения для задач автономной навигации, например, для роботов-курьеров на складах или автономных транспортных средств на производственных площадках. Стандартизация платформы устраняет субъективность в оценке, обеспечивая воспроизводимость результатов и способствуя более быстрому прогрессу в области воплощенного искусственного интеллекта и робототехники.

В рамках данной исследовательской платформы используется комплексная система метрик для оценки эффективности работы агентов искусственного интеллекта. Оценивается не только скорость и оптимальность прокладки маршрута, но и, что критически важно, уровень безопасности перемещения в сложных средах. Эти метрики включают в себя показатели, отражающие количество столкновений, близость к препятствиям, а также способность агента предвидеть и избегать потенциально опасные ситуации. Такой подход позволяет получить всестороннюю картину возможностей каждого алгоритма навигации, выявляя сильные и слабые стороны, и, как следствие, способствует разработке более надежных и эффективных систем автономного передвижения. Особенно важно, что оценка производится не только по статичным показателям, но и в динамически меняющихся условиях, что обеспечивает более реалистичное представление о производительности агента в реальном мире.

Имитация динамических сред с движущимися препятствиями является ключевым аспектом разработки надежных и адаптивных систем искусственного интеллекта. В отличие от статических сред, где алгоритмы могут полагаться на заранее заданные карты и пути, динамические условия требуют от агентов способности к оперативному восприятию изменений, прогнозированию траекторий других объектов и принятию решений в реальном времени. Платформа IndustryNav предоставляет уникальную возможность тестировать и совершенствовать алгоритмы навигации именно в таких сложных сценариях, позволяя оценивать их устойчивость к непредсказуемым событиям и способность безопасно взаимодействовать с окружающей средой. Способность агента адаптироваться к постоянно меняющимся условиям является важным шагом на пути к созданию по-настоящему автономных и интеллектуальных систем, способных функционировать в реальном мире.

В дальнейшем, исследования будут направлены на интеграцию более сложных сценариев в платформу, таких как совместная работа роботов и людей, а также планирование действий на длительный горизонт. Это позволит оценить способность агентов адаптироваться к непредсказуемому поведению людей и эффективно решать задачи, требующие стратегического мышления и предвидения. Разработка алгоритмов, способных к долгосрочному планированию и взаимодействию с людьми, является ключевым шагом на пути к созданию действительно автономных и полезных роботов, способных функционировать в реальных, динамичных условиях и решать сложные, многоступенчатые задачи. Успешная реализация этих направлений существенно расширит границы возможностей воплощенного искусственного интеллекта и откроет новые перспективы для его применения в различных областях, от автоматизации производства до помощи людям в повседневной жизни.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность пространственного мышления для воплощенных агентов, действующих в динамичных промышленных условиях. Авторы демонстрируют, что текущие визуально-языковые модели испытывают трудности в таких сценариях, и закрытые модели показывают лучшие результаты, чем открытые аналоги. Этот факт особенно важен, учитывая, что успешная навигация требует не только понимания инструкций, но и способности к предвидению и адаптации к меняющейся обстановке. Как точно заметил Джон Маккарти: «Всякий интеллект имеет структуру.» Эта структура, как показано в работе, является ключевым фактором в обеспечении надежной и эффективной навигации воплощенных агентов в сложных промышленных средах. Развитие этой способности к пространственному мышлению является необходимым шагом для создания действительно автономных и полезных промышленных роботов.

Куда же дальше?

Представленный анализ динамической навигации в промышленной среде выявляет закономерную сложность: кажущаяся простота перемещения в пространстве требует от агентов не только восприятия, но и глубокого понимания взаимосвязей между объектами и их потенциальным влиянием друг на друга. Наблюдаемое отставание открытых моделей от закрытых — это не просто технологический разрыв, а скорее отражение более широкой тенденции: стремление к «черным ящикам» ради мгновенных результатов, в ущерб прозрачности и возможности адаптации. Каждая новая зависимость — это скрытая цена свободы, и в данном случае — свободы от необходимости глубокого осмысления принципов пространственного мышления.

Перспективы развития очевидны, но требуют смещения акцента с простого увеличения вычислительных мощностей на разработку более элегантных и эффективных алгоритмов. Необходимо учитывать, что промышленная среда — это не статичная декорация, а живой организм, постоянно меняющийся и требующий от агента способности к прогнозированию и адаптации. Проблема не в том, чтобы научить робота избегать столкновений, а в том, чтобы он понимал причины, которые к ним могут привести.

В конечном итоге, успех в данной области будет зависеть от способности исследователей взглянуть на проблему не как на набор отдельных задач, а как на целостную систему, где каждый элемент взаимосвязан с другими. Структура определяет поведение, и только глубокое понимание этой взаимосвязи позволит создать действительно интеллектуальных агентов, способных ориентироваться в сложном и динамичном промышленном мире.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17384.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-24 22:58