Предвидение движения: Искусственный интеллект учится прогнозировать траектории объектов

Автор: Денис Аветисян

Новая разработка позволяет предсказывать будущее положение трехмерных объектов в видео, основываясь на анализе движения и физических принципах.

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"

Основываясь исключительно на предыдущем контексте и геометрии ключевого кадра, система ObjectForesight генерирует физически правдоподобные и семантически осмысленные траектории манипулируемых объектов в шести степенях свободы, демонстрируя предсказание положения объекта с использованием координат и трансформированной сетки, при этом размытие указывает на удаленность предсказания во времени, что позволяет оценить поведение системы в динамике.

Исследователи представили ObjectForesight — систему, использующую диффузионные трансформаторы и объектно-центрированное представление для реалистичного прогнозирования 6-DoF движения объектов в эгоцентричном видео.

Человек интуитивно предвидит траектории движения объектов, однако наделение вычислительных систем подобной способностью остается сложной задачей. В работе ‘ObjectForesight: Predicting Future 3D Object Trajectories from Human Videos’ представлен новый подход к прогнозированию будущих 3D-траекторий жестких объектов непосредственно из пассивных видеозаписей. Разработанная модель ObjectForesight, использующая объектно-центрированное представление и диффузионные трансформаторы, обеспечивает реалистичные и физически согласованные прогнозы движения. Позволит ли этот подход создать более интеллектуальные и предсказуемые системы взаимодействия человека и робота в реальном времени?

Понимание Сцены: Основа Прогнозирования

Для предсказания поведения объектов необходимо глубокое понимание окружающей обстановки и взаимосвязей между ними — контекста сцены. Исследования показывают, что изолированное рассмотрение объекта без учета его окружения приводит к неточным прогнозам. Например, траектория мяча, летящего в комнате, существенно зависит от наличия препятствий, таких как стены или мебель, а также от других объектов, с которыми он может взаимодействовать. Понимание этих отношений позволяет не просто определить текущее положение объекта, но и спрогнозировать его дальнейшие действия с высокой степенью достоверности, что критически важно для разработки реалистичных моделей и систем искусственного интеллекта, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром.

Точное понимание контекста окружающей среды имеет решающее значение для прогнозирования дальнейших взаимодействий и обеспечения реалистичности предсказаний. Исследования показывают, что способность системы или алгоритма интерпретировать взаимосвязи между объектами и их окружением напрямую влияет на точность предсказания их будущего поведения. Например, анализ расположения предметов в комнате позволяет предсказать, куда, вероятнее всего, покатится мяч или как человек будет взаимодействовать с предметами. Этот процесс выходит за рамки простого распознавания объектов; он требует понимания физических законов, социальных норм и вероятных намерений, что позволяет создавать более правдоподобные и полезные модели предсказаний в различных областях, от робототехники до компьютерного зрения.

Архитектура модели использует механизм внимания «якорь-запрос» для обобщения контекста движения на основе прошлых поз и нормализованных ограничивающих рамок, что позволяет PointTransformerV3 кодировщику создавать осведомлённое о геометрии представление сцены, которое затем используется диффузионным трансформатором (DiT, AdaLN-Zero) для генерации разнообразных, физически правдоподобных и плавно меняющихся в времени 3D предсказаний движения.

ObjectForesight: Прогнозирование Траекторий в Трехмерном Пространстве

ObjectForesight представляет собой трехмерную объектно-ориентированную модель прямой динамики, предназначенную для предсказания будущих траекторий жестких объектов в шести степенях свободы (6-DoF). Модель работает путем анализа текущего состояния объектов и предсказания их движения во времени, основываясь на принципах прямой динамики. Это позволяет предсказывать не только положение, но и ориентацию объектов в трехмерном пространстве, учитывая их жесткость и инерционные характеристики. Прогнозирование осуществляется на основе анализа динамики системы, а не просто экстраполяции прошлых движений.

Достижение высокой точности предсказания траекторий объектов в ObjectForesight обеспечивается за счет комплексного подхода, включающего анализ контекста сцены и независимое представление каждого объекта. Модель рассматривает объекты не как единое целое, а как отдельные сущности, что позволяет более корректно учитывать их индивидуальные свойства и взаимодействия. Понимание контекста сцены, включая взаимосвязи между объектами и ограничения окружающей среды, позволяет модели прогнозировать реалистичные траектории движения. В результате, ObjectForesight демонстрирует передовые показатели в предсказании 6-DoF траекторий жестких тел, превосходя существующие аналоги.

Модель ObjectForesight функционирует как модель прямой динамики, что означает прогнозирование будущих состояний объектов на основе их текущего состояния и предполагаемых действий. Прогнозирование осуществляется путем анализа текущей позы объекта (положение и ориентация в 6 степенях свободы) и экстраполяции его движения во времени, учитывая физические принципы и предполагаемые внешние воздействия. В процессе моделирования используются данные о текущих скоростях и ускорениях объекта, а также информация о взаимодействии с другими объектами в сцене, что позволяет предсказывать траекторию движения на заданный временной горизонт. Фактически, модель решает задачу определения $x(t + \Delta t)$ на основе $x(t)$ и $u(t)$ , где $x$ — вектор состояния, $t$ — время, а $u$ — вектор управляющих воздействий.

В отличие от менее стабильных траекторий, полученных из сгенерированных Luma AI Ray3 видео, ObjectForesight обеспечивает временную согласованность предсказанных 3D-поз объектов благодаря генерации будущих поз напрямую.

Архитектура Диффузионного Трансформера: Реализация и Принципы

В основе ObjectForesight лежит Diffusion Transformer, использующий диффузионный процесс для генерации будущих поз объектов. Данный процесс предполагает постепенное добавление гауссовского шума к целевым позам, а затем обучение модели обращению этого процесса — то есть, восстановлению исходных поз из шума. Это позволяет генерировать вероятностные прогнозы, учитывающие неопределенность в динамике объектов, и обеспечивает предсказание не только наиболее вероятной, но и альтернативных будущих поз. Модель обучается на последовательностях данных, содержащих информацию о прошлых и будущих позах объектов, что позволяет ей изучить закономерности движения и прогнозировать будущие состояния с высокой точностью.

В архитектуру системы интегрирован PointTransformerV3 для обработки локальной геометрии сцены и движения объектов. PointTransformerV3 использует механизм самовнимания (self-attention) для извлечения признаков из облаков точек, представляющих геометрию окружения и траектории движения объектов. Это позволяет модели учитывать пространственные взаимосвязи между объектами и их окружением, а также динамику их перемещения. В результате, точность предсказания будущих положений объектов значительно повышается за счет более детального анализа локального контекста и учета временных зависимостей в движении.

Взаимодействие диффузионного трансформатора и PointTransformerV3 обеспечивает надежную и устойчивую систему прогнозирования поведения объектов во времени. Диффузионный трансформатор генерирует вероятностные траектории будущих положений объектов, а PointTransformerV3, обрабатывая локальную геометрию сцены и динамику движения объектов, корректирует и уточняет эти прогнозы. Такая совместная работа позволяет системе учитывать как общую тенденцию движения, так и локальные факторы, влияющие на траекторию, что повышает точность предсказаний и обеспечивает стабильность системы в различных условиях и сценариях.

Для обучения ObjectForesight разработан конвейер обработки эгоцентричных видео, включающий обнаружение и сегментацию рук и объектов, реконструкцию 3D-модели объекта, восстановление метрической глубины и геометрии камеры, а также оценку и отслеживание 6-степенной свободы движения для получения коротких, очищенных траекторий.

Набор Данных EPIC-Kitchens: Валидация и Результаты

Модель ObjectForesight обучается и оценивается на датасете EPIC-Kitchens, представляющем собой масштабную коллекцию эгоцентричных видеозаписей, демонстрирующих приготовление пищи. Датасет содержит более 300 часов видео, снятых от первого лица, с аннотациями действий, объектов и взаимодействий. Он включает в себя широкий спектр кулинарных задач и сценариев, что делает его подходящим для обучения и оценки моделей, предназначенных для понимания и прогнозирования человеческих действий в контексте кулинарии. Объем и разнообразие данных в EPIC-Kitchens позволяют ObjectForesight обобщать и эффективно работать в различных кулинарных ситуациях.

В процессе обучения модели ObjectForesight используется InternVL3 для проверки и фильтрации данных о взаимодействиях. InternVL3 позволяет отсеивать некорректные или нереалистичные сценарии взаимодействия человека с объектами в видео EPIC-Kitchens, что значительно повышает устойчивость и точность прогнозирования действий. Применение InternVL3 гарантирует, что модель обучается на валидных примерах, что критически важно для обеспечения надежной работы в реальных условиях и уменьшения количества ошибок, связанных с неверной интерпретацией действий в кадре.

В процессе работы с набором данных EPIC-Kitchens для обеспечения точной обработки и анализа видео используются следующие инструменты: SAM (Segment Anything Model) для обнаружения объектов, TRELLIS для реконструкции трехмерных моделей объектов, SpaTrackerV2 для отслеживания объектов во времени, и FoundationPose для оценки позы человека. Комбинация этих методов позволяет получить детальную информацию об объектах и действиях, происходящих в видео, что необходимо для обучения и оценки моделей, таких как ObjectForesight.

Модель демонстрирует среднюю ошибку смещения (ADE) в 0.018 и среднюю ошибку поворота (ARE) в 7.03 при использовании контекста в 3 кадра. Данные метрики, ADE и ARE, служат показателями точности предсказания смещения и ориентации объектов в пространстве, что указывает на высокую производительность модели в предсказании траекторий и манипуляций с объектами в условиях данных из набора EPIC-Kitchens. Полученные значения позволяют оценить эффективность модели в задачах, требующих точного определения положения и ориентации объектов во времени.

Влияние и Перспективы: За пределами текущих возможностей

Система ObjectForesight представляет собой значительный прогресс в области понимания трехмерных сцен благодаря своей способности точно предсказывать траектории движения объектов и поддерживать временную согласованность. В отличие от существующих подходов, которые часто сталкиваются с проблемами при отслеживании динамических объектов, данная разработка обеспечивает надежное прогнозирование поведения объектов во времени, что критически важно для взаимодействия с реальным миром. Подобная точность позволяет системам не только «видеть» объекты, но и предвидеть их дальнейшие действия, открывая новые возможности для автономных систем и расширенной реальности, где понимание намерений объектов является ключевым фактором успешного взаимодействия.

Возможность точного предсказания траекторий объектов открывает широкие перспективы для различных сфер применения. В робототехнике это позволит создавать более адаптивные и эффективные системы манипулирования, способные безопасно взаимодействовать с динамичным окружением. В области дополненной реальности, предсказывая движения объектов в реальном времени, можно добиться более реалистичной и правдоподобной интеграции виртуальных элементов в окружающий мир. Не менее значимым является потенциал в сфере взаимодействия человека и компьютера, где прогнозирование действий пользователя позволит создавать более интуитивно понятные и отзывчивые интерфейсы, способные предвосхищать намерения и упрощать выполнение задач.

Исследования показали высокую точность предсказания траекторий объектов в трехмерном пространстве. Модель ObjectForesight демонстрирует среднюю абсолютную ошибку (ADE) в 0.0161 при обучении на горизонте в 4 кадра. При увеличении горизонта обучения до 8 кадров, точность предсказания еще больше возрастает, достигая значения ADE в 0.0095. Данные результаты свидетельствуют о значительном прогрессе в области понимания трехмерных сцен и открывают возможности для разработки более совершенных систем взаимодействия человека с компьютером и робототехнических приложений, требующих точного прогнозирования движения объектов.

Дальнейшие исследования сосредоточены на расширении возможностей модели для обработки более сложных сцен и взаимодействий, что предполагает работу над увеличением её способности к обобщению. Планируется изучение более разнообразных и реалистичных сред, включающих большее количество динамических объектов и сложные физические взаимодействия между ними. Особое внимание будет уделено улучшению устойчивости модели к различным условиям освещения, изменениям перспективы и частичной видимости объектов. Разработчики намерены исследовать методы, позволяющие модели эффективно адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся сценариям, и повысить её надежность в условиях неопределенности, что критически важно для практического применения в робототехнике и дополненной реальности.

Представленная работа демонстрирует стремление к математической чистоте в предсказании динамики трехмерных объектов. Подобно тому, как элегантный алгоритм должен быть доказуем, так и модель ObjectForesight стремится к физически согласованному предсказанию траекторий. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Искусственный интеллект — это новая электричество. Оно изменит все». В данном исследовании, подобно применению электричества, объектно-ориентированное представление и диффузионные трансформаторы служат мощными инструментами для реализации точного и предсказуемого моделирования движения, обеспечивая реалистичное прогнозирование, которое выходит за рамки простого «рабочего» результата и приближается к математической непротиворечивости.

Что Дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует прогресс в предсказании траекторий трехмерных объектов. Однако, пусть N стремится к бесконечности — что останется устойчивым? Устойчивым останется вопрос о фундаментальной природе физической правдоподобности. Модель успешно экстраполирует движение на коротких горизонтах, но как только предсказание выходит за рамки непосредственного наблюдения, полагаться лишь на статистические закономерности становится рискованно. Недостаточно просто «реалистично» — требуется доказуемая согласованность с законами физики, а не их эмпирическое приближение.

Особое внимание следует уделить проблеме обобщения. Модель обучается на конкретных видеоданных, и ее способность предсказывать движение объектов в принципиально новых, не встречавшихся ранее сценариях, остается под вопросом. Более того, представление об объекте, хоть и «центрированное», все же является лишь математической абстракцией. Насколько эта абстракция соответствует истинной природе объектов и их взаимодействию с миром — вопрос, требующий дальнейшего исследования.

В будущем, вероятно, потребуется смещение акцента с чисто статистических моделей на гибридные системы, объединяющие возможности глубокого обучения с принципами физического моделирования. Необходимо разработать методы, позволяющие моделировать не только траекторию движения, но и внутренние состояния объектов, их массу, инерцию, и другие физические характеристики. Только тогда можно будет надеяться на создание действительно интеллектуальных систем, способных предсказывать будущее с высокой степенью достоверности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05237.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-09 17:57