Предвидение будущего: Навигация вслепую с помощью модели мира

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет агентам ориентироваться в неизвестных пространствах, представляя себе возможные траектории и оценивая неопределенность окружения.

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"

Навигационная система, основанная на моделировании мира, демонстрирует способность к успешной ориентации нескольких роботов среди статических препятствий в различных помещениях - от офисных кресел и комнатных растений до мусорных корзин - предсказывая траекторию движения и визуализируя предполагаемый вид целевого объекта в рамках своей внутренней модели окружения. — Навигационная система, основанная на моделировании мира, демонстрирует способность к успешной ориентации нескольких роботов среди статических препятствий в различных помещениях — от офисных кресел и комнатных растений до мусорных корзин — предсказывая траекторию движения и визуализируя предполагаемый вид целевого объекта в рамках своей внутренней модели окружения.

В статье представлена система Schrödinger’s Navigator, использующая трехмерную модель мира с учетом траекторий для навигации в условиях отсутствия предварительного обучения.

Несмотря на значительные успехи в области робототехники, навигация в неизвестных и загроможденных средах по-прежнему представляет собой сложную задачу. В данной работе, озаглавленной ‘Schrödinger’s Navigator: Imagining an Ensemble of Futures for Zero-Shot Object Navigation’, предлагается новый подход к задаче навигации без предварительного обучения, основанный на концепции предвидения возможных будущих сценариев. Ключевой особенностью является использование трехмерной модели мира, обусловленной траекторией движения, для оценки неопределенности и планирования оптимального маршрута. Способны ли подобные методы, вдохновленные принципами квантовой механики, открыть новые горизонты в области автономной робототехники и обеспечить надежную навигацию в самых сложных условиях?

Неизбежность Неопределенности: Проблемы Восприятия в Реальном Мире

Традиционные системы робототехнической навигации часто демонстрируют хрупкость и неустойчивость в реальных условиях, сталкиваясь с проблемами неполной наблюдаемости и динамично меняющейся обстановки. Роботы, полагающиеся на точные и полные данные об окружении, испытывают затруднения в ситуациях, когда часть пространства скрыта от датчиков или когда объекты внезапно появляются или перемещаются. Это приводит к ошибкам в планировании маршрута, внезапным остановкам и, в конечном итоге, к неспособности успешно выполнять задачи в сложных, непредсказуемых средах. Неспособность адекватно реагировать на неопределенность, характерную для реального мира, ограничивает возможности автономной навигации и требует разработки более устойчивых и адаптивных алгоритмов.

Реальные пространства по своей природе характеризуются неопределенностью, обусловленной такими факторами, как окклюзия и неполнота данных, получаемых от сенсоров. Это означает, что агент, перемещающийся в такой среде, не может полагаться на полную и достоверную информацию об окружении. Вместо этого, ему необходимо выстраивать вероятностные модели, учитывающие различные гипотезы о том, что может находиться за пределами зоны прямой видимости. Такой подход требует от системы способности оценивать правдоподобие различных сценариев и учитывать потенциальные препятствия или возможности, даже если они не были непосредственно обнаружены. По сути, успешная навигация в реальном мире подразумевает умение «додумывать» окружающее пространство, формируя внутреннюю репрезентацию, которая выходит за рамки непосредственных сенсорных данных.

Существующие методы робототехники часто рассматривают неохваченные сенсорами пространства как полностью пустые, что серьезно ограничивает возможности проактивного планирования и надежной навигации. Это упрощение приводит к тому, что робот не может адекватно реагировать на внезапно появившиеся препятствия или динамически меняющуюся обстановку. Вместо того, чтобы учитывать вероятность наличия скрытых объектов или потенциальных угроз за пределами зоны видимости, системы полагаются на неполную информацию, что делает их уязвимыми в реальных, сложных условиях. Подобный подход игнорирует фундаментальную неопределенность окружающего мира и препятствует созданию действительно автономных и устойчивых к ошибкам роботов, способных успешно функционировать в непредсказуемых ситуациях.

Успешная навигация в сложных средах требует не просто реакции на текущую ситуацию, но и прогнозирования будущих состояний и рассмотрения вероятных сценариев, выходящих за рамки непосредственного восприятия. Исследования показывают, что агенты, способные моделировать различные исходы, даже при неполной информации, демонстрируют значительно более устойчивое и эффективное поведение. Такой подход позволяет не просто избегать препятствий, а активно планировать маршрут, учитывая потенциальные изменения в окружающей обстановке, например, движение других объектов или внезапное появление новых препятствий. Способность к предвидению и моделированию позволяет агенту действовать проактивно, а не реактивно, что критически важно для функционирования в динамичных и непредсказуемых условиях реального мира.

Система Navigator обрабатывает инструкции, RGB-D данные и позу робота для планирования траектории, предсказывая будущие наблюдения и используя их для построения карты доступных действий и непрерывной навигации к цели.

Навигатор Шрёдингера: Плавные Траектории в Неопределённости

Навигационная система Schrödinger’s Navigator представляет собой фреймворк для навигации, способный выполнять задачи без предварительного обучения на конкретных средах или объектах (zero-shot). В основе работы системы лежит концепция «правдоподобных будущих миров», подразумевающая генерацию и анализ множества возможных траекторий движения и соответствующих визуальных представлений будущего состояния окружающей среды. Это позволяет агенту оценивать различные сценарии развития событий и принимать обоснованные решения в условиях неопределенности и частичной видимости, не требуя предварительной адаптации к новым условиям.

Система использует метод траекторной выборки для генерации множества возможных путей движения, моделируя потенциальные будущие состояния окружающей среды. Этот процесс заключается в создании набора гипотетических траекторий, каждая из которых представляет собой последовательность действий агента. Для каждой траектории рассчитывается вероятное развитие событий, учитывающее динамику окружающей среды и возможные взаимодействия с объектами. Таким образом, формируется набор сценариев будущего, позволяющий навигатору оценивать различные варианты действий и выбирать наиболее оптимальный путь к цели, даже при наличии неопределенности и препятствий.

В основе системы лежит 3D-модель мира, обусловленная траекторией движения. Эта модель прогнозирует визуальные наблюдения вдоль каждой сгенерированной траектории, создавая представление о потенциальных будущих состояниях окружения. Фактически, для каждой предполагаемой траектории модель реконструирует, как будет выглядеть сцена с точки зрения агента, учитывая его движение и потенциальные изменения в окружении. Полученные прогнозы используются для оценки вероятности успешного завершения навигации по каждой траектории, позволяя системе выбирать наиболее перспективные пути даже при наличии неопределенности и препятствий, закрывающих обзор.

Навигатор, используя концепцию правдоподобных будущих состояний среды, способен принимать обоснованные решения даже при наличии неопределенности и перекрывающихся объектов. Вместо анализа единственного предсказанного пути, система генерирует множество траекторий и, основываясь на 3D-модели мира, предсказывает визуальные наблюдения вдоль каждой из них. Это позволяет навигатору оценивать вероятность успеха каждой траектории, учитывая потенциальные препятствия и неполную информацию, и выбирать наиболее перспективный маршрут, несмотря на частичную видимость или динамические изменения в окружении. Таким образом, система эффективно решает проблему неопределенности, рассматривая не один «реальный» мир, а распределение вероятных будущих состояний.

Предложенный метод «Навигатор Шрёдингера» демонстрирует устойчивое отслеживание динамически движущегося объекта (розовые кубики, траектория показана жёлтой пунктирной линией) благодаря адаптивной траектории робота (синяя пунктирная линия).

Визуализация Правдоподобия: 3D Gaussian Splatting в Действии

Трехмерная модель мира использует FlashWorld, основанную на технологии 3D Gaussian Splatting (3DGS), для эффективной и реалистичной визуализации сцен. 3DGS представляет сцену как набор трехмерных гауссовых распределений, что позволяет достичь высокого качества рендеринга при значительно меньших вычислительных затратах по сравнению с традиционными методами, такими как рендеринг полигонов или вокселей. Этот подход позволяет быстро генерировать изображения с высоким разрешением и детализацией, что критически важно для приложений реального времени, включая навигацию и робототехнику. Использование гауссовых сплэтов также обеспечивает плавное представление поверхностей и реалистичное освещение, улучшая общее визуальное восприятие сцены.

Технология 3D Gaussian Splatting (3DGS) позволяет быстро генерировать правдоподобные прогнозы будущих состояний сцены, что критически важно для задач навигации в реальном времени. В отличие от традиционных методов, требующих значительных вычислительных ресурсов для рендеринга и прогнозирования, 3DGS использует компактное представление сцены в виде гауссовых сплэтов, что обеспечивает высокую скорость генерации изображений. Это позволяет системе оперативно оценивать возможные траектории и выбирать оптимальный маршрут, даже в условиях частичной видимости или динамических изменений окружения. Скорость генерации прогнозов напрямую влияет на отзывчивость системы и ее способность адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам, что делает 3DGS ключевым компонентом для надежной и эффективной навигации.

Карта ценностей с учетом прогноза будущего (future-aware value map) представляет собой ключевой компонент системы, позволяющий агенту планировать маршрут, учитывая не только текущие наблюдения, но и предсказанные состояния окружающей среды. Используя прогнозы, сгенерированные моделью 3D Gaussian Splatting, система способна оценивать потенциальные траектории, даже в областях, временно скрытых от прямого обзора. Это особенно важно для навигации в динамичных средах, где препятствия могут появляться или исчезать. Интеграция предсказанных наблюдений в карту ценностей позволяет агенту более эффективно оценивать риски, выбирать оптимальные маршруты и повышать общую точность навигации, обходя области, которые могут стать недоступными в будущем.

Система использует многоисточниковую карту ценностей (value map) для повышения точности принятия решений, объединяя семантическую и геометрическую информацию. Семантические данные, полученные из анализа сцены, идентифицируют объекты и их функциональное назначение, например, определяя, является ли область «проходимой» или «препятствием». Геометрические данные, полученные от 3D Gaussian Splatting, предоставляют точную информацию о форме и размерах объектов, а также об их взаимном расположении в пространстве. Комбинирование этих двух типов данных позволяет системе не только понимать что находится в сцене, но и где оно находится, что критически важно для эффективной навигации и планирования маршрута, особенно в условиях ограниченной видимости или наличия сложных объектов.

Модель мира, обусловленная траекторией, на основе текущего RGB-кадра и начальной позы робота генерирует три возможных траектории камеры, используемые для предсказания 3D-сцены, которая затем преобразуется в RGB-видео и карту глубины, после чего, путём выравнивания с текущими наблюдениями, масштабируется и объединяется в единую согласованную 3D-сцену.

Проверенная Эффективность: Результаты Экспериментов в Реальных Условиях

Проведенные оценки в симуляторе Habitat и с использованием датасета HM3D продемонстрировали существенное улучшение показателей навигации. Система успешно справилась с навигацией в 30 из 30 случаев в симулированной среде, что значительно превосходит результаты существующих методов. Использование реалистичных виртуальных окружений позволило всесторонне протестировать алгоритм в различных условиях, подтвердив его способность эффективно планировать маршруты и избегать препятствий. Полученные данные свидетельствуют о высокой надежности и адаптивности разработанного подхода к навигации, открывая новые возможности для создания более автономных и интеллектуальных роботизированных систем.

В ходе экспериментов, система продемонстрировала значительное превосходство в навигации среди динамических объектов. Из тридцати попыток успешно пройдены шестнадцать, что существенно выше результата базовой модели InstructNav, справившейся лишь с десятью попытками. Данный показатель свидетельствует о способности системы эффективно предвидеть и адаптироваться к изменяющейся обстановке, что критически важно для функционирования роботов в реальном мире, где объекты постоянно перемещаются и меняют свое положение. Успешное преодоление препятствий, связанных с движущимися объектами, подчеркивает потенциал разработанного подхода для создания более надежных и автономных роботизированных систем.

В условиях внезапных препятствий, предложенный метод продемонстрировал значительное превосходство в успешной навигации. В ходе экспериментов, система успешно преодолела маршрут в 19 случаях из 30, в то время как базовая модель InstructNav справилась лишь с 12 из 30 попыток. Данный результат указывает на повышенную способность системы адаптироваться к изменяющейся обстановке и находить обходные пути в ситуациях, требующих немедленной реакции на неожиданные помехи. Это свидетельствует о потенциале разработки более надежных и гибких робототехнических систем, способных эффективно функционировать в реальных условиях.

В ходе экспериментов по навигации в реальных условиях, при взаимодействии со статичными объектами, разработанная система продемонстрировала сопоставимую эффективность с базовым алгоритмом InstructNav. Из тридцати попыток успешное завершение маршрута было достигнуто в 23 случаях, что указывает на стабильную работу системы в предсказуемых окружениях. Данный результат подтверждает, что предлагаемый подход не ухудшает показатели навигации при наличии неподвижных препятствий, а сохраняет уровень производительности, достигнутый существующими методами. Это является важным шагом к созданию надежных робототехнических систем, способных эффективно функционировать в различных условиях.

В ходе симуляционных экспериментов разработанный метод продемонстрировал наилучшие результаты по показателю расстояния до цели (Distance To Goal, DTG). Данный параметр отражает эффективность планирования маршрута и способность агента приближаться к заданной точке. Превосходство по DTG указывает на то, что система не только успешно достигает цели, но и делает это более прямолинейно и оптимально, по сравнению с другими подходами. Более короткое расстояние до цели свидетельствует о более эффективном использовании ресурсов и снижении времени, необходимого для завершения задачи, что особенно важно в реальных условиях эксплуатации робототехнических систем. Улучшение данного показателя является ключевым фактором для создания более надежных и эффективных агентов, способных ориентироваться в сложных и динамичных средах.

Полученные результаты демонстрируют перспективность подхода, основанного на прогнозировании возможных будущих состояний окружения, для создания более надёжных и адаптивных роботизированных систем. Способность агента моделировать вероятные сценарии развития событий позволяет ему не только успешно ориентироваться в динамичной среде, но и предвидеть потенциальные препятствия, избегая столкновений и оптимизируя маршрут. Такой проактивный подход к навигации, в отличие от реактивных систем, повышает устойчивость робота к неожиданным изменениям и позволяет ему эффективно функционировать в сложных, непредсказуемых условиях реального мира, открывая новые возможности для применения в различных областях, включая автономную доставку, поисково-спасательные операции и исследование окружающей среды.

На симулированных в HM3D окружениях продемонстрированы примеры успешной навигации.

Статья описывает подход Schrödinger’s Navigator, стремящийся предвидеть возможные траектории в пространстве, используя 3D-модель мира. Это напоминает о важности планирования и предвидения последствий, особенно в сложных и непредсказуемых средах. Ада Лавлейс однажды заметила: «То, что может быть выражено в виде алгоритма, может быть выполнено машиной». Данная работа, по сути, и есть попытка создать алгоритм предсказания наиболее вероятных путей, учитывая неопределенность окружающего мира. Практически всегда элегантная теория сталкивается с жестокой реальностью, когда дело доходит до воплощения в коде и развертывания в реальной среде. И хотя подход выглядит многообещающим, всегда стоит помнить, что идеальный алгоритм навигации — это лишь иллюзия, а реальный робот рано или поздно застрянет в углу.

Куда Ведёт Нас Квантовый Странник?

Представленный подход, как и большинство «прорывов», не отменяет старую истину: каждая элегантная модель мира неизбежно усложняется при столкновении с реальностью. Иллюзия предсказания будущих траекторий, созданная на основе 3D-модели мира, лишь откладывает неизбежный момент, когда производственный процесс найдёт способ нарушить идеальную симуляцию. Попытки учесть неопределённость, используя гауссовские брызги, — это, скорее, попытка упорядочить хаос, а не его победа. CI/CD — это, конечно, храм, где молимся, чтобы ничего не сломалось, но боги продакшена, как известно, не всегда милостивы.

Следующим шагом, вероятно, станет бесконечная гонка за детализацией 3D-моделей мира и усложнением алгоритмов предсказания траекторий. Но стоит помнить, что каждый новый уровень абстракции добавляет новый слой потенциальных ошибок. Вопрос не в том, чтобы создать идеальную симуляцию, а в том, чтобы научиться быстро адаптироваться к её неизбежным несовершенствам. Документация, как обычно, останется мифом, придуманным менеджерами, и отладка будет по-прежнему осуществляться методом тыка.

В конечном итоге, «Квантовый Странник» — это лишь ещё один шаг на пути к созданию автономных агентов. Но не стоит забывать, что настоящая навигация — это не только предсказание траекторий, но и способность импровизировать, учиться на ошибках и находить обходные пути. Именно эти аспекты, как правило, остаются за кадром в академических исследованиях.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21201.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-26 07:12