SNOW: Визуальное мышление для роботов в реальном мире

Автор: Денис Аветисян

Новая система объединяет знания о мире с 3D-восприятием, позволяя роботам лучше понимать и взаимодействовать с динамичными окружениями.

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"

Наблюдаемые примеры работы SNOW на RoboSpatial-Home демонстрируют качественную сегментацию LiDAR с открытой лексикой, где предсказания модели обозначены красным цветом, а эталонные данные - синим, что позволяет оценить точность и детализацию распознавания объектов. — Наблюдаемые примеры работы SNOW на RoboSpatial-Home демонстрируют качественную сегментацию LiDAR с открытой лексикой, где предсказания модели обозначены красным цветом, а эталонные данные — синим, что позволяет оценить точность и детализацию распознавания объектов.

Представлена платформа SNOW, формирующая структурированное 4D-представление сцены на основе семантических знаний и 3D-сенсоров для улучшения пространственно-временного рассуждения.

Несмотря на прогресс в области робототехники и компьютерного зрения, надежное понимание динамичных сцен остается сложной задачей. В данной работе, ‘SNOW: Spatio-Temporal Scene Understanding with World Knowledge for Open-World Embodied Reasoning’, предложен фреймворк SNOW, объединяющий семантические знания из больших языковых моделей с данными 3D-сенсоров для построения структурированного четырехмерного представления окружения. SNOW позволяет эффективно интегрировать открытые знания о мире с геометрией и временной динамикой сцены, обеспечивая точное понимание и обоснованные выводы. Сможет ли подобный подход стать основой для создания действительно автономных роботов, способных адекватно ориентироваться и взаимодействовать со сложным миром?

Постижение Динамической Сцены: Вызов для Разума

Традиционные методы трехмерного понимания сцен зачастую рассматривают каждый кадр как изолированное изображение, игнорируя временную последовательность и взаимосвязь между ними. Такой подход, хоть и эффективен для статических сцен, оказывается неадекватным при анализе динамичных окружений, где объекты постоянно перемещаются и изменяются. Отсутствие учета временной динамики приводит к фрагментарному восприятию мира, затрудняя распознавание объектов, отслеживание их траекторий и прогнозирование будущего состояния сцены. В результате, роботы и автоматизированные системы, полагающиеся на подобные методы, испытывают трудности в навигации, взаимодействии и адаптации к изменяющимся условиям реального мира, что ограничивает их функциональность и надежность в практических приложениях.

Ограниченность восприятия динамических сцен роботами, обусловленная рассмотрением каждого кадра как независимой единицы, существенно препятствует эффективному взаимодействию с окружающим миром. В реальных условиях, объекты постоянно меняют свое положение и форму, а статичный анализ не позволяет учитывать эти изменения. Это приводит к ошибкам в планировании движений, идентификации объектов и, как следствие, к снижению надежности и безопасности робототехнических систем. Неспособность учитывать временную последовательность событий лишает робота возможности предвидеть развитие ситуации и адаптироваться к ней, ограничивая его функциональность в сложных и непредсказуемых условиях эксплуатации.

Точное и последовательное отслеживание объектов во времени является фундаментальным требованием для надежной интерпретации динамичных сцен. Без возможности поддерживать непрерывную идентификацию и локализацию объектов, роботы и системы компьютерного зрения сталкиваются с трудностями в понимании происходящих событий и предсказании будущего состояния окружения. Например, для автономного вождения необходимо не только распознать пешехода в текущем кадре, но и продолжить отслеживать его перемещение, чтобы спрогнозировать возможное пересечение траектории. Потеря отслеживания приводит к неверным решениям и потенциально опасным ситуациям. Современные исследования направлены на разработку алгоритмов, способных преодолевать такие вызовы, учитывая факторы, как окклюзии, изменение освещения и деформации объектов, чтобы обеспечить устойчивое и надежное отслеживание в сложных реальных условиях.

Современные методы анализа динамических сцен часто сталкиваются с трудностями при поддержании геометрической и семантической согласованности на протяжении длительных последовательностей кадров. Проблема заключается в том, что даже незначительные ошибки, накапливаясь со временем, приводят к существенным искажениям в понимании происходящего. Например, объект, корректно идентифицированный в первом кадре, может быть ошибочно интерпретирован или потерян в последующих, из-за изменений освещения, частичной видимости или сложных движений. Это особенно критично для робототехники и автономных систем, где надежное отслеживание объектов и поддержание целостной картины мира необходимо для принятия обоснованных решений и безопасного взаимодействия с окружающей средой. Неспособность обеспечить долгосрочную согласованность ограничивает возможности систем понимать сложные действия, предсказывать поведение объектов и адаптироваться к меняющимся условиям, что делает задачу создания действительно интеллектуальных систем восприятия крайне сложной.

SNOW создает устойчивую 4D-модель мира, используя кластеризацию облаков точек, выбор репрезентативных точек в качестве подсказок и сегментацию на основе SAM2, что позволяет визуальным языковым моделям (VLM) эффективно запрашивать и понимать динамичные сцены.

SNOW: Гармония Четырех Измерений

Система SNOW реализует подход к пониманию 4D-сцен без необходимости обучения, объединяя семантические знания, полученные из открытых источников, с результатами последовательного 3D-восприятия. В отличие от традиционных методов, требующих больших размеченных наборов данных для обучения, SNOW использует предварительно обученные языковые модели и принципы семантической приоризации для интерпретации 3D-данных. Это позволяет системе строить последовательные и семантически осмысленные представления сцен без этапа обучения, используя знания о мире, представленные в открытых базах данных и языковых моделях, для улучшения точности и надежности 3D-восприятия во времени.

В основе SNOW лежит кодирование STEP (Semantic, Temporal, and Egocentric Perception), схема токенизации, объединяющая семантическую, геометрическую и временную информацию. Геометрическая информация представлена двумя типами токенов: токенами формы (Shape Token), кодирующими геометрическое представление объекта, и токенами центроида (Centroid Token), определяющими его 3D-положение. Временная информация кодируется с помощью временных токенов (Temporal Tokens), отражающих изменения в сцене во времени. Совместное кодирование этих различных модальностей позволяет SNOW создавать комплексное представление сцены, учитывающее как визуальные характеристики объектов, их пространственное расположение, так и динамику изменений.

В основе SNOW лежит использование Визуально-Языковых Моделей (VLM) для интеграции обширных семантических знаний в представление сцены. VLM, предварительно обученные на больших объемах данных изображений и текста, позволяют SNOW извлекать и использовать информацию о категориях объектов, их атрибутах и взаимосвязях. Это позволяет системе понимать не только геометрическую структуру сцены, но и ее семантическое содержание, что существенно повышает точность и надежность 4D понимания сцены, особенно в условиях неполных или зашумленных данных. Использование VLM позволяет SNOW обогатить представление сцены, добавляя к геометрическим данным информацию о типах объектов и их свойствах, что необходимо для решения задач анализа и интерпретации динамических сцен.

В основе SNOW лежит построение структурированного 4D графа сцены (4DSG), представляющего динамическую сцену в виде графа, где узлами являются объекты, а ребрами — их пространственно-временные отношения. Каждая сущность объекта в 4DSG индексируется по своим 3D координатам и временной метке, что позволяет отслеживать изменения в положении и состоянии объектов во времени. Такая структура обеспечивает эффективное представление и анализ динамических сцен, позволяя системе понимать и прогнозировать поведение объектов в контексте окружающей среды. Индексация позволяет быстро получать доступ к информации об объектах в определенный момент времени и отслеживать их траектории.

Маски с IoU не менее 50% сохраняют свои визуальные токены, которые дополняются информацией о 3D-центроиде, гауссовой форме, размерах, а также токенами появления и исчезновения во времени, формируя устойчивый 4D-приор SNOW в виде 4DSG.

Устойчивость и Точность в Четырех Измерениях

Система SNOW использует алгоритм HDBSCAN для кластеризации облаков точек, что позволяет генерировать предложения по обнаружению объектов. HDBSCAN (Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) — это алгоритм плотностного кластерирования, не требующий предварительного указания количества кластеров. В контексте 4DSG, HDBSCAN анализирует пространственное распределение точек в облаке, идентифицируя группы точек, плотность которых превышает заданный порог. Каждая идентифицированная группа рассматривается как предложение об объекте, что служит начальным этапом процесса обнаружения и сегментации. Параметры алгоритма, такие как минимальное количество точек и радиус окрестности, настраиваются для оптимальной работы в различных сценариях и с разными типами сенсорных данных.

Сегментация в системе выполняется с использованием SAM2 (Segment Anything Model 2), который генерирует маски объектов на основе данных как из облаков точек, так и из RGB-изображений. SAM2 использует мультимодальный подход, объединяя информацию из различных сенсоров для точного выделения границ объектов. Этот процесс позволяет идентифицировать и изолировать объекты в 4D-пространстве, предоставляя данные, необходимые для последующего анализа и отслеживания. Входными данными для SAM2 являются как трехмерные облака точек, полученные от лидаров, так и двухмерные изображения, полученные с камер, что повышает надежность и точность сегментации в различных условиях освещения и видимости.

Метод венгерского алгоритма сопоставления (Hungarian Matching) используется для обеспечения согласованности масок сегментации одного и того же физического объекта, полученных с разных камер. Алгоритм рассматривает маски, полученные из разных видов, как отдельные гипотезы, соответствующие одному объекту. Он формирует матрицу стоимостей, где стоимость представляет собой меру различия между масками (например, площадь пересечения или расстояние Хаусдорфа). Затем алгоритм находит оптимальное соответствие между масками разных видов, минимизируя общую стоимость. Это позволяет объединить информацию из разных источников и создать более надежную и точную сегментацию, устраняя дублирование или расхождения в определениях объектов.

Для обеспечения временной согласованности 4D-реконструкции (4DSG) в системе интегрирован SLAM-бэкенд. Этот бэкенд выполняет одновременную локализацию и построение карты (Simultaneous Localization and Mapping), что позволяет поддерживать глобальную систему координат на протяжении всего процесса сканирования. Использование SLAM позволяет компенсировать дрейф камеры и неточности в определениях положения, возникающие при последовательном сборе данных с разных точек обзора. В результате, сегментированные объекты и генерируемые маски последовательно сопоставляются в едином, глобально согласованном пространстве координат, что необходимо для построения точной и устойчивой 4D-модели.

Демонстрация работы SNOW на задаче сегментации LiDAR данных NuScenes показывают стабильные результаты в различных условиях освещения, погоды и сцен.

Подтверждение Эффективности и Перспективы Развития

Система SNOW демонстрирует передовые результаты на широком спектре бенчмарков, включая RoboSpatial-Home, NuScenes-QA и VLM4D, что подтверждает её высокую эффективность в различных задачах пространственного и временного анализа. Эти тесты, охватывающие как симулированные, так и реальные сценарии, позволяют оценить способность системы к пониманию сложных 4D-сцен и принятию обоснованных решений в динамичных условиях. Успешное прохождение данных тестов свидетельствует о потенциале SNOW для использования в широком спектре приложений, от робототехники и автономного вождения до анализа видеоданных и создания интеллектуальных систем наблюдения.

Система SNOW продемонстрировала выдающиеся результаты в задачах, требующих понимания 4D пространственно-временных сцен, достигнув точности в 73.75% на бенчмарке VLM4D и 60.1% на NuScenes-QA. Примечательно, что эти показатели были достигнуты без какого-либо обучения, что подчеркивает способность системы к обобщению и адаптации к новым данным. Такой уровень понимания динамических сцен открывает новые возможности для робототехники и автономных систем, позволяя им более эффективно взаимодействовать с миром и принимать обоснованные решения в сложных условиях. Высокая точность, достигнутая SNOW, свидетельствует о значительном прогрессе в области восприятия и понимания пространственно-временных данных без необходимости в трудоемких процессах обучения.

В ходе тестирования на бенчмарке RoboSpatial-Home, система SNOW продемонстрировала среднюю точность в 72.29%, что позволило ей установить новый передовой результат в данной области. Этот показатель свидетельствует о значительном прогрессе в способности системы к пониманию и интерпретации пространственных данных в условиях домашней среды. Достижение нового уровня производительности открывает перспективы для создания более эффективных и надежных робототехнических систем, способных успешно функционировать в сложных и динамичных бытовых условиях, требующих точного восприятия окружающей обстановки и принятия обоснованных решений.

В ходе оценки системы SNOW на задаче сегментации LiDAR данных из набора NuScenes, несмотря на общее второе место в рейтинге, удалось достичь среднего значения Intersection over Union (mIoU) в 38.1%. Данный показатель свидетельствует о высокой точности выделения объектов и их границ на трехмерных картах, построенных на основе данных лидара. Хотя общий результат и не позволил занять первое место, достигнутое значение mIoU демонстрирует значительный прогресс в области понимания и интерпретации пространственных данных, что критически важно для автономной навигации и взаимодействия роботов с окружающей средой.

Система SNOW демонстрирует принципиально новый подход к восприятию окружающей среды для робототехнических приложений, отделяя процесс анализа данных от необходимости предварительного обучения. Это позволяет SNOW адаптироваться к различным задачам и условиям эксплуатации без длительной и дорогостоящей перенастройки, что особенно важно для роботов, работающих в динамичных и непредсказуемых средах. В отличие от традиционных систем, требующих обширных наборов данных для обучения, SNOW способна эффективно интерпретировать информацию, поступающую от датчиков, и принимать решения в реальном времени, открывая возможности для более гибких и автономных роботизированных систем.

Разработка SNOW открывает новые возможности для создания более интеллектуальных и автономных систем, способных эффективно функционировать в динамичных реальных условиях. Отделяя восприятие от необходимости обучения, система демонстрирует потенциал для адаптации к разнообразным робототехническим задачам и средам. Это позволяет создавать роботов, которые могут понимать и взаимодействовать с миром без предварительной настройки на конкретные сценарии, что особенно важно для работы в непредсказуемых условиях, таких как домашняя среда или городское пространство. Достигнутые результаты на бенчмарках, включая RoboSpatial-Home, NuScenes-QA и VLM4D, подтверждают перспективность данного подхода и указывают на возможность создания более гибких и надежных автономных систем будущего.

Демонстрация работы SNOW на бенчмарке VLM4D для экзоцентричных, эгоцентричных и синтетических видео показывает успешные примеры и случаи ошибок, представленные в Таблице 8, иллюстрирующие соответствие между вопросами, истинными ответами и предсказаниями модели.

Работа представляет собой элегантное решение для понимания динамических сцен, объединяя семантические знания из больших языковых моделей с трехмерным восприятием окружающей среды. Подход SNOW создает структурированное четырехмерное представление, позволяющее более эффективно рассуждать в открытом мире. Это особенно важно, учитывая сложность пространственно-временного рассуждения, ведь, как однажды заметил Ян Лекун: «Машинное обучение — это не просто создание алгоритмов, а построение моделей, способных понимать мир вокруг нас». Данная работа демонстрирует стремление к созданию именно таких моделей, способных к глубокому пониманию и взаимодействию с окружающей средой, что подтверждает важность семантической осведомленности в системах искусственного интеллекта.

Куда же дальше?

Представленная работа, хоть и элегантна в своей интеграции визуальных языковых моделей с восприятием трехмерного мира, лишь намекает на истинную сложность понимания динамичных сцен. Построение структурированного четырехмерного графа, безусловно, шаг вперёд, но это скорее аккуратная схема, чем живой, дышащий мир. Истинное препятствие заключается не в кодировании информации, а в разрешении противоречий, в обработке неопределенности, свойственной любой реальной среде. Как отличить временное препятствие от постоянного, случайное событие от предсказуемого паттерна? Ответы на эти вопросы требуют не просто увеличения объема данных, а принципиально новых подходов к моделированию причинно-следственных связей.

Очевидным направлением является преодоление зависимости от предварительно обученных моделей. Хотя использование открытых семантических знаний и удобно, и эффективно, это всё равно лишь заимствованная мудрость. Истинное понимание должно рождаться из взаимодействия с миром, из способности к самостоятельному обучению и адаптации. Необходимо разработать системы, способные строить собственные модели реальности, а не просто переносить готовые знания извне. Элегантность не в копировании, а в создании.

И, наконец, стоит задуматься о масштабируемости. Построение детального четырехмерного графа для больших и сложных сцен требует огромных вычислительных ресурсов. Необходимо искать более эффективные способы представления и обработки информации, возможно, используя принципы разреженности или иерархического представления. В противном случае, красота этой конструкции останется лишь лабораторной причудой, недоступной для реальных приложений. В конечном итоге, гармония между формой и функцией требует компромиссов, но компромиссы должны быть осознанными и оправданными.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16461.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-21 19:26