3D-моделирование мира для роботов: от геометрии к нейросетям

Автор: Денис Аветисян

Обзор современных методов представления трехмерных сцен для робототехники, отражающий переход от традиционных подходов к нейронным представлениям и моделям-основам.

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"

Исследование динамики публикаций в области нейкого представления сцен для робототехники, охватывающее такие направления, как NeRF, 3DGS и фундаментальные модели, демонстрирует постепенный сдвиг фокуса от NeRF к 3DGS и, в конечном итоге, к фундаментальным моделям, отражая эволюцию исследовательских приоритетов в данной области.

Всесторонний анализ эволюции 3D-представлений, включая Neural Radiance Fields, 3D Gaussian Splatting и их применение в задачах SLAM и воплощенного ИИ.

Несмотря на значительный прогресс в робототехнике, создание надежного и универсального представления трехмерной сцены остается сложной задачей. В данной работе, ‘What Is The Best 3D Scene Representation for Robotics? From Geometric to Foundation Models’, представлен всесторонний обзор существующих методов — от традиционных, таких как облака точек и воксели, до современных нейронных представлений, включая NeRF и 3D Gaussian Splatting, и перспективных Foundation Models. Показано, что переход к нейронным представлениям открывает возможности для интеграции семантической информации и языковых моделей, что необходимо для создания интеллектуальных робототехнических систем. Каким образом Foundation Models смогут объединить различные подходы к представлению сцены и стать единым решением для задач робототехники будущего?

От модулей к моделям: Преодолевая границы традиционной робототехники

Традиционные роботизированные системы, как правило, строятся на модульной архитектуре, что предполагает сборку из отдельных функциональных блоков. Однако, в условиях сложных и неструктурированных сред, таких как завалы, густые леса или динамично меняющиеся городские ландшафты, эта модульность часто становится препятствием. Ограниченная способность к адаптации проявляется в том, что робот, запрограммированный для выполнения определенной задачи в конкретной обстановке, испытывает трудности при столкновении с неожиданными препятствиями или изменениями в окружающей среде. Каждый модуль, хотя и выполняет свою функцию эффективно, требует предварительной настройки и часто не способен самостоятельно перестраиваться для решения новых задач, что приводит к снижению производительности и даже полной остановке работы в ситуациях, требующих гибкости и импровизации. Таким образом, жесткая структура модульных систем ограничивает их применимость в реальных, непредсказуемых условиях.

В основе восприятия окружающего мира роботами лежит технология одновременной локализации и построения карты окружения (SLAM). Однако, существующие SLAM-системы сталкиваются с существенными ограничениями при работе в сложных, динамичных средах. Типичные системы способны обрабатывать информацию и обновлять карту со скоростью лишь 5-10 Гц, что недостаточно для оперативного реагирования на изменения и эффективного планирования маршрута. Ограниченная скорость обработки данных обусловлена необходимостью решения сложной вычислительной задачи — одновременного определения местоположения робота и построения точной карты, что требует значительных ресурсов и оптимизации алгоритмов. Это создает серьезные препятствия для применения роботов в реальных условиях, требующих высокой скорости и точности восприятия, таких как автономная навигация в городских условиях или оперативное взаимодействие с объектами в динамичном окружении.

Ограничения, с которыми сталкиваются традиционные робототехнические системы в сложных и неструктурированных средах, обуславливают необходимость перехода к более целостным и интегрированным подходам к восприятию и планированию. Вместо последовательного применения отдельных модулей, современные исследования направлены на создание систем, способных одновременно обрабатывать сенсорные данные, строить карту окружения и планировать оптимальные траектории движения. Такой подход предполагает тесную интеграцию алгоритмов восприятия, локализации и планирования, что позволяет роботам не только адаптироваться к изменяющимся условиям, но и предвидеть потенциальные препятствия и эффективно взаимодействовать с окружающей средой. Акцент делается на разработку алгоритмов, способных к самообучению и адаптации, что позволяет роботам функционировать в динамических и непредсказуемых условиях, где заранее запрограммированные стратегии оказываются неэффективными.

Представление 3D-сцены, включающее модули восприятия, построения карт и локализации, а также взаимодействия, обеспечивает комплексный подход к роботизированным задачам, как показано на основе данных из источников [139, 140, 141, 142, 143].

Трехмерные миры роботов: Продвинутые представления для восприятия

Представление трехмерного мира является фундаментальным для обеспечения понимания окружающей среды роботом. Существуют различные методы, каждый из которых обладает своими преимуществами и недостатками. Представление в виде облака точек (PointCloudRepresentation) обеспечивает точное, но разреженное описание геометрии, требующее значительных ресурсов для обработки. Воксельная сетка (VoxelGridRepresentation) предлагает регулярную структуру данных, упрощающую некоторые вычисления, но может страдать от потери детализации при низком разрешении. Представление в виде signed distance function (SDF) описывает пространство непрерывной функцией расстояния до поверхности, что полезно для планирования пути и обнаружения столкновений, но требует значительных вычислительных затрат для построения и обновления. Выбор конкретного метода представления зависит от требований приложения, доступных вычислительных ресурсов и необходимого уровня точности.

Нейральные поля излучения (NeRF) и 3D Gaussian Splatting обеспечивают фотореалистичную реконструкцию сцен и быструю визуализацию, однако требуют значительных вычислительных ресурсов. В последние годы скорость рендеринга NeRF увеличилась примерно в 20 раз, что было достигнуто за счет оптимизации алгоритмов и использования специализированного оборудования. Несмотря на это улучшение, скорость рендеринга NeRF по-прежнему уступает традиционным методам для приложений, требующих работы в реальном времени, таких как интерактивная робототехника и виртуальная реальность. Для снижения вычислительной нагрузки активно исследуются методы сжатия и упрощения NeRF моделей, а также использование распределенных вычислений.

Использование трехмерных представлений окружения, таких как облака точек, воксельные сетки и представления на основе SDF, существенно улучшает возможности роботов по восприятию и пониманию сцены. Более точное моделирование окружения позволяет роботам надежно определять местоположение объектов, планировать траектории движения и адаптироваться к изменяющимся условиям. Это, в свою очередь, обеспечивает более устойчивое и гибкое поведение роботов в различных сценариях, от навигации в сложных помещениях до манипулирования объектами и взаимодействия с окружающей средой. Улучшенное понимание сцены также способствует повышению надежности роботов при выполнении задач в условиях неопределенности и шума.

Нейронные представления сцен, такие как NeRF, 3DGS и рендеринг с использованием объёмных эллипсоидов, представляют собой ключевые направления развития в области трёхмерной графики.

Предвидение будущего: Фундаментальные модели и мировые модели для роботов

Фундаментальные модели (Foundation Models) представляют собой новый класс алгоритмов, демонстрирующих значительно улучшенные возможности в задачах восприятия и рассуждения для робототехники. В отличие от традиционных алгоритмов, разработанных для решения конкретных задач, фундаментальные модели обучаются на больших объемах данных и могут быть адаптированы к широкому спектру задач без существенной переработки. Это достигается за счет использования архитектур глубокого обучения, таких как трансформеры, и предварительного обучения на разнообразных наборах данных, включающих изображения, текст и данные сенсоров. В результате роботы, использующие фундаментальные модели, демонстрируют повышенную точность распознавания объектов, улучшенное понимание окружающей среды и способность к более сложному планированию действий, превосходя традиционные подходы в задачах, требующих обобщения и адаптации к новым ситуациям.

Мировые модели, создаваемые на основе фундаметальных моделей, позволяют роботам прогнозировать будущие состояния окружающей среды и планировать свои действия, исходя из этих прогнозов. Этот подход значительно повышает адаптивность и эффективность роботов в динамически меняющихся условиях. Прогнозирование основано на обучении модели на больших объемах данных, что позволяет ей выявлять закономерности и предсказывать вероятные исходы различных действий. В результате робот может выбирать оптимальные стратегии поведения, минимизируя риски и максимизируя производительность, даже в ситуациях, которые не были явно запрограммированы.

Для эффективного обучения моделей, используемых в робототехнике, критически важны методы увеличения объема данных (Data Augmentation) и использование масштабных сред моделирования, таких как HabitatSim и Habitat. Сочетание этих методов с наборами данных, например OpenxEmbodiment, позволяет существенно снизить потребность в реальных данных — до 70% в некоторых случаях. Это достигается за счет генерации разнообразных синтетических сценариев и вариаций существующих данных, что повышает обобщающую способность моделей и снижает затраты на сбор и аннотацию данных из реального мира. Эффективность симуляционных данных подтверждена в задачах обучения с подкреплением и имитационном обучении, где они позволяют существенно ускорить процесс обучения и улучшить производительность роботов в различных условиях.

Различные представления сцен используются для задач картирования и локализации в различных масштабах, как показано на примерах работ [230], [231] и [232].

К единому интеллекту: Будущее воплощенного ИИ

Интеграция передовых трехмерных представлений, прогностических моделей и масштабных наборов данных в рамках единой архитектуры представляется ключевым фактором для раскрытия полного потенциала воплощенного искусственного интеллекта. Такая интеграция — это не просто сумма отдельных технологий, но и синергия, позволяющая системам не только воспринимать мир, но и строить его детальные, динамические модели, предсказывать последствия своих действий и адаптироваться к изменяющимся условиям. Сочетание этих компонентов позволяет роботам переходить от реактивных действий к планированию и целенаправленному поведению, что необходимо для решения сложных задач в реальных условиях. Эффективное использование больших данных для обучения этих моделей, в сочетании с передовыми алгоритмами трехмерного моделирования, открывает возможности для создания роботов, способных к самостоятельному обучению, решению проблем и выполнению широкого спектра задач в различных областях, от автономной навигации до точной манипуляции объектами.

Достижение производительности в реальном времени является критически важным для практического применения сложных систем искусственного интеллекта, особенно в областях автономной навигации и манипулирования. Недавние достижения в области нейронных радиальных полей (NeRF) демонстрируют впечатляющие результаты: стало возможным рендеринг сцен NeRF со скоростью до 30 кадров в секунду на стандартном коммерческом оборудовании. Это открывает новые перспективы для создания реалистичных и интерактивных виртуальных сред, а также для улучшения восприятия и принятия решений роботизированными системами в динамично меняющихся условиях. Такая скорость обработки данных позволяет роботам оперативно реагировать на внешние раздражители, адаптироваться к сложным задачам и эффективно взаимодействовать с окружающим миром, приближая эру по-настоящему интеллектуальных и адаптивных роботов.

Современные робототехнические системы часто сталкиваются с ограничениями в адаптации к незнакомым ситуациям и обобщении опыта, что связано с фрагментированным подходом к восприятию и управлению. Однако, целостный подход, объединяющий передовые трехмерные представления, прогностическое моделирование и масштабные наборы данных в единую архитектуру, обещает преодолеть эти недостатки. Такой синтез позволяет роботам не просто реагировать на текущие условия, но и предвидеть последствия своих действий, планировать сложные операции и эффективно адаптироваться к изменяющейся среде. Это открывает перспективы создания действительно интеллектуальных и гибких роботов, способных к самостоятельному обучению, решению проблем и выполнению широкого спектра задач в различных областях, от автономной навигации до точной манипуляции объектами.

Сравнение различных способов представления сцен показывает, что они отличаются по форме данных, непрерывности, объему памяти, фотореалистичности, гибкости и возможностям геометрического представления, однако общая тенденция остается сопоставимой для всех методов.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует эволюцию методов представления трехмерных сцен для робототехники. От традиционных геометрических подходов наблюдается переход к нейронным представлениям, таким как Neural Radiance Fields и 3D Gaussian Splatting. Этот сдвиг обусловлен стремлением к более реалистичным и эффективным моделям окружения, необходимых для надежной работы роботов в реальном мире. Как заметил Брайан Керниган, «Простота — это конечная сложность». В контексте робототехники, стремление к упрощению представления сцен неизбежно сопряжено с потерей детализации или необходимостью разработки сложных алгоритмов для восстановления недостающей информации. Любое упрощение требует тщательного анализа и оценки компромиссов, чтобы обеспечить необходимую точность и надежность работы системы.

Что дальше?

Представленные обзоры методов представления трехмерных сцен для робототехники неизбежно подводят к вопросу не о скорости, но о качестве старения этих самых представлений. Переход от геометрических моделей к нейронным, от SLAM к основанным на фундаментальных моделях — это не просто смена инструментов, но признание того, что любая архитектура без истории обречена на хрупкость. Погоня за точностью реконструкции, безусловно, важна, однако настоящая проблема заключается в способности этих представлений адаптироваться к непредсказуемости реального мира, к шуму и неполноте данных.

Каждая задержка в принятии решения, вызванная необходимостью точной реконструкции сцены, — это цена понимания. Но не стоит ли иногда поступиться этой точностью ради скорости и робастности? Не является ли более перспективным направлением создание систем, способных работать с неполными и противоречивыми данными, экстраполируя и интерпретируя их на основе накопленного опыта, а не полагаясь на идеальную модель окружения?

В конечном итоге, ценность любого представления трехмерной сцены определяется не его способностью точно отразить действительность, а его способностью помочь роботу успешно функционировать в ней. Иными словами, не столько визуальная достоверность, сколько функциональная пригодность. И в этой перспективе, время — не метрика для измерения прогресса, а среда, в которой эволюционируют системы представления.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.03422.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-05 02:49