RANGER: Навигация вслепую с помощью зрения

Автор: Денис Аветисян

Новая система позволяет роботам ориентироваться в незнакомых помещениях, используя только изображение с камеры и понимание контекста.

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"

Система RANGER представляет собой унифицированную архитектуру для навигации без предварительного обучения, использующую только RGB-изображения, которая формирует геометрическую и семантическую память посредством банка ключевых кадров, направляя тем самым процесс исследования агентом.

Представлен фреймворк RANGER для беспилотной семантической навигации, использующий монокулярный ввод и ключевую память для адаптации к новым условиям.

Несмотря на прогресс в области навигации роботов, большинство существующих методов требуют точной информации о глубине и положении, что ограничивает их применение в реальных условиях. В данной работе представлена система ‘RANGER: A Monocular Zero-Shot Semantic Navigation Framework through Contextual Adaptation’, предлагающая новый подход к семантической навигации, основанный исключительно на монокулярном зрении. RANGER демонстрирует конкурентоспособные результаты и превосходную адаптивность к новым средам благодаря использованию ключевых кадров памяти и возможностей контекстного обучения. Возможно ли создание полностью автономных роботов, способных эффективно ориентироваться в незнакомых пространствах, полагаясь лишь на визуальную информацию и минимальное обучение?

Неизведанное: Вызовы Надежной Навигации в Воплощенном Искусственном Интеллекте

Традиционные системы навигации роботов, как правило, опираются на заранее созданные карты окружающей среды или требуют интенсивного построения карты в режиме реального времени. Такой подход значительно ограничивает адаптивность робота к меняющимся условиям. Зависимость от предопределенных данных делает их уязвимыми в динамичных средах, где объекты могут перемещаться или появляться неожиданно. Более того, необходимость постоянного обновления карты требует значительных вычислительных ресурсов и времени, что препятствует эффективной работе в неизвестных пространствах. В результате, роботы, использующие эти методы, испытывают трудности при столкновении с ситуациями, не предусмотренными в их изначальных настройках, что ограничивает их автономность и универсальность.

Существующие методы роботизированной навигации часто сталкиваются с трудностями в динамически меняющихся условиях, особенно при появлении ранее не встречавшихся объектов. Ограниченность этих систем проявляется в их неспособности к обобщению — то есть, к успешной работе в совершенно новых ситуациях без дополнительного обучения или перенастройки. Вместо адаптации к неожиданностям, роботы, как правило, нуждаются в предварительном картировании пространства или интенсивном построении карты в реальном времени, что делает их уязвимыми в непредсказуемой среде и препятствует достижению подлинной автономности. Неспособность к “нулевой экстраполяции” — успешному применению знаний к принципиально новым задачам — является серьезным препятствием на пути к созданию по-настоящему интеллектуальных агентов, способных ориентироваться и действовать в неизвестных пространствах.

Для создания по-настоящему интеллектуальных агентов необходимо обеспечить их способность исследовать и ориентироваться в совершенно незнакомых пространствах без предварительной информации. Это требует принципиально иного подхода к навигации, чем использование заранее созданных карт или интенсивного онлайн-картографирования. Способность к автономному исследованию подразумевает не просто реакцию на текущие сенсорные данные, но и активное построение внутреннего представления об окружающей среде, предвидение возможных препятствий и планирование маршрутов, основанных на семантическом понимании пространства. Такой агент должен быть способен к обобщению опыта, полученного в одних условиях, и применению его для решения задач в совершенно новых, ранее не встречавшихся ситуациях, демонстрируя адаптивность и гибкость, сравнимые с человеческими.

Для создания по-настоящему автономных агентов необходима система, способная не только воспринимать окружающую среду, но и осмысленно её интерпретировать и эффективно воссоздавать её внутреннюю модель. Это означает, что искусственный интеллект должен выходить за рамки простого распознавания объектов, переходя к пониманию их взаимосвязей, функций и потенциального влияния на действия агента. Эффективное воссоздание среды позволяет агенту предсказывать последствия своих действий, планировать оптимальные траектории и адаптироваться к неожиданным изменениям. Такая система требует интеграции методов компьютерного зрения, обработки естественного языка и обучения с подкреплением, чтобы обеспечить надежное и гибкое взаимодействие с неизвестными пространствами. Способность к семантическому пониманию и быстрой реконструкции окружения является ключевым фактором для достижения истинной автономии и надежности в робототехнике.

Система RANGER позволяет роботу эффективно адаптироваться к новым условиям и выполнять навигационные задачи, используя видеоданные об окружающей среде и инструкции человека.

RANGER: Основа для Контекстной и Семантической Навигации

Система RANGER представляет собой фреймворк для семантической навигации, способный выполнять задачи без предварительного обучения (zero-shot) и адаптироваться к новым окружениям и инструкциям, сформулированным на естественном языке (open-vocabulary). В качестве входных данных используется монокулярное RGB-изображение, что позволяет снизить вычислительные затраты и упростить интеграцию с существующими сенсорными системами. Отсутствие необходимости в предварительной тренировке для конкретных сред или команд делает RANGER универсальным решением для широкого спектра задач навигации в различных условиях и с различной степенью детализации инструкций.

В основе системы RANGER лежит использование “Оффлайн-видео траектории”, которое предоставляет априорные знания о контексте окружающей среды. Это видео, записанное заранее, служит для обучения модели распознаванию типичных пространственных конфигураций и визуальных особенностей, что значительно повышает устойчивость навигации в незнакомых условиях. В частности, система извлекает из видео информацию о геометрической структуре помещений, семантических категориях объектов и вероятных путях движения, позволяя эффективно планировать маршрут даже при отсутствии явных ориентиров или в условиях визуальных помех. Использование предварительно записанного видео позволяет снизить зависимость от текущего сенсорного ввода и повысить надежность навигации в динамически меняющейся обстановке.

В системе RANGER для выбора высокоуровневых точек маршрута используются модели «Vision-Language» (VLMs), которые обрабатывают как визуальную, так и текстовую информацию. VLMs позволяют агенту интерпретировать текстовые инструкции, такие как «поверните налево у красного дивана», и сопоставлять их с визуальными признаками окружения, полученными с монокулярной RGB-камеры. Это обеспечивает возможность выбора следующей целевой точки навигации, основываясь на комплексном анализе как семантического описания цели, так и визуального контекста, что повышает надежность и гибкость системы в различных средах.

Ключевым компонентом системы является банк ключевых кадров, предназначенный для хранения информации о геометрии сцены, семантике объектов и оценочной ценности для дальнейшего исследования. Банк кадров формируется путем периодической выборки кадров из видеопотока, с последующим извлечением и сохранением признаков, описывающих геометрию (например, глубина, нормали поверхности), семантическую информацию (идентификация объектов и их атрибутов) и оценку потенциальной полезности кадра для планирования дальнейшей навигации. Хранение этих данных позволяет системе эффективно использовать накопленный опыт для принятия решений в новых, незнакомых окружениях, обеспечивая более надежную и целенаправленную навигацию.

Алгоритм RANGER успешно адаптируется к новым условиям навигации, используя офлайн-видео для поиска целевого объекта «кровать» всего за 38 шагов.

Построение Семантического Мира: Реконструкция и Восприятие

Система RANGER использует онлайн 3D-реконструкцию на базе алгоритма MASt3R-SLAM для создания карт окружающей среды в реальном времени, используя данные RGB-камеры. MASt3R-SLAM обеспечивает непрерывное построение трехмерной модели пространства по мере получения новых изображений, позволяя системе ориентироваться и планировать маршрут без предварительного знания об окружении. Данный подход позволяет создавать детальные и актуальные карты, необходимые для автономной навигации и взаимодействия с окружающей средой.

Реконструкция окружения в RANGER осуществляется на основе метода двух видов ‘MASt3R’, который позволяет построить трехмерную карту на основе анализа изображений с двух камер. Данный подход обеспечивает высокую точность и эффективность, необходимые для задач локализации и планирования маршрута. ‘MASt3R’ вычисляет трехмерные координаты точек окружения, используя геометрические соотношения между изображениями, что позволяет роботу ориентироваться в пространстве и определять оптимальные траектории движения. В основе алгоритма лежит триангуляция, позволяющая определять глубину и положение объектов в сцене. Точность реконструкции напрямую влияет на надежность систем локализации и планирования пути, обеспечивая стабильную работу робота в различных условиях.

В системе RANGER, для обеспечения семантического понимания окружения, используется «Банк Ключевых Кадров». Этот банк накапливает информацию, полученную с помощью моделей $Grounding\ DINO$ и $Mobile\ SAM$ . $Grounding\ DINO$ выполняет обнаружение объектов с использованием открытой лексики, определяя их местоположение на изображении. $Mobile\ SAM$ , в свою очередь, осуществляет пиксельно-точную семантическую сегментацию, выделяя границы объектов и классифицируя каждый пиксель изображения. Комбинация этих моделей позволяет системе не только обнаруживать объекты, но и точно определять их форму и положение в пространстве, что необходимо для построения детальной семантической карты окружения.

В качестве альтернативного детектора объектов с открытой лексикой в системе RANGER используется ‘YOLO-World’. Этот детектор обеспечивает возможность идентификации объектов, не ограниченных заранее заданным набором категорий, что позволяет системе распознавать широкий спектр объектов в динамической среде. ‘YOLO-World’ используется для сравнительного анализа и оценки эффективности предлагаемого подхода к семантическому пониманию окружения, позволяя оценить преимущества и недостатки различных методов обнаружения объектов в контексте реконструкции и восприятия мира.

Ranger успешно ориентируется в реальной среде на гуманоидном роботе Unitree G1, выполняя задачу поиска горшечного растения.

От Восприятия к Действию: Завершение Цикла Навигации

В основе системы лежит стратегия исследования границ, позволяющая эффективно охватить окружающую среду. Этот подход предполагает, что робот активно ищет области, находящиеся на границе между исследованной и неисследованной территориями. Идентифицируя такие границы — «фронтиры» — система направляет робота к ним, обеспечивая максимальный сбор информации о пространстве при минимальном перемещении. Вместо хаотичного блуждания, робот целенаправленно исследует наиболее перспективные участки, что значительно повышает эффективность навигации и позволяет создавать подробные карты окружения даже в сложных и динамичных условиях. Применение данной стратегии позволяет роботу действовать автономно и адаптироваться к неизвестной обстановке, оптимизируя процесс исследования и снижая потребность в предварительном планировании маршрута.

Процесс перевода высокоуровневых маршрутных точек в конкретные действия робота осуществляется посредством модуля низкоуровневого исполнения команд. Этот модуль выступает в роли своеобразного «переводчика», преобразуя абстрактные указания, такие как «двигаться к точке X», в последовательность элементарных команд управления моторами и другими исполнительными механизмами. Низкоуровневое исполнение команд учитывает динамические ограничения робота, избегая столкновений и обеспечивая стабильное и плавное движение. Эффективность этого модуля критически важна для успешной навигации, поскольку он непосредственно влияет на способность робота реализовывать запланированный маршрут в реальном времени, адаптируясь к непредсказуемым условиям окружающей среды и обеспечивая точное выполнение поставленных задач.

Эффективность системы RANGER была продемонстрирована в реальных условиях с использованием гуманоидного робота Unitree G1. В ходе экспериментов робот успешно выполнял задачи навигации и исследования окружающей среды, подтверждая работоспособность алгоритмов в сложных, непредсказуемых ситуациях. Использование Unitree G1, обладающего высокой степенью подвижности и широким спектром сенсоров, позволило оценить возможности системы в контексте задач, требующих адаптации к различным типам местности и препятствиям. Полученные результаты показали, что RANGER способен эффективно планировать и выполнять траектории движения, обеспечивая надежную навигацию даже в динамически меняющейся среде, что является важным шагом на пути к созданию автономных гуманоидных роботов.

Система RANGER продемонстрировала эффективность в задачах навигации, достигнув показателя успешного завершения маршрута в 42.7% при средней длине пути в 17.8 единиц. Важно отметить, что данный результат превосходит показатели сравнимого метода L3MVN на 3.3 процентных пункта, что свидетельствует о значительном улучшении эффективности навигации. Ограничение в 300 шагов для прохождения маршрута подчеркивает способность системы находить оптимальные решения в условиях заданных ограничений, что делает ее перспективной для применения в реальных сценариях, требующих быстрой и надежной навигации.

Использование контекстного видео значительно повышает эффективность навигации робота. Исследования показали, что интеграция визуальной информации из окружающей среды увеличивает процент успешного завершения задач до 58,0%, что является существенным улучшением по сравнению с системами, работающими без подобной поддержки. Более того, анализ полученных данных демонстрирует снижение длины пройденного роботом пути до 30,2 единиц, что свидетельствует о более оптимальной и прямой траектории движения. Данный результат указывает на то, что контекстное видео позволяет роботу лучше понимать окружающую среду и, следовательно, более эффективно планировать и осуществлять навигацию в сложных условиях.

Визуализация процесса навигации в симулированной среде с задачей «Найти туалет» демонстрирует восстановленную 3D-карту с траекторией агента, карту границ с выделенной областью цели, карту ценности, определяющую перспективные области исследования, и вид от первого лица.

Исследование демонстрирует, что системы навигации, подобные RANGER, не просто строятся, но и эволюционируют через взаимодействие с контекстом. Подход, основанный на ключевых кадрах и семантическом отображении, позволяет системе адаптироваться к новым условиям, что напоминает органический рост, а не статичное конструирование. Блез Паскаль некогда заметил: «Все великие дела требуют времени». Это особенно верно для создания устойчивых систем навигации, где настоящая надежность достигается не за счет абсолютной уверенности в совершенстве алгоритма, а благодаря способности к адаптации и обучению на опыте, даже если этот опыт включает в себя обработку неожиданных ситуаций. В данном случае, контекстное обучение играет ключевую роль в формировании этой адаптивности.

Что Дальше?

Представленная работа, как и многие другие в этой области, демонстрирует способность системы ориентироваться в незнакомом окружении, опираясь лишь на визуальную информацию. Однако, за кажущейся эффективностью скрывается фундаментальная проблема: любая архитектура — это компромисс, застывший во времени. RANGER, безусловно, демонстрирует возможности адаптации к контексту и использования ключевых кадров памяти, но сама идея “нулевой” адаптации — лишь иллюзия. Каждая система, даже самая гибкая, несет в себе предположения о мире, которые рано или поздно приведут к ошибке. Технологии сменяются, зависимости остаются.

Настоящий вызов — не в создании все более сложных алгоритмов, а в понимании границ их применимости. Более того, акцент на исключительно визуальной навигации, хотя и понятен с точки зрения практической реализации, игнорирует более широкую картину. Реальный мир полон многообразия сенсорных данных, и игнорирование их — это не решение, а лишь отсрочка неизбежного столкновения с ограничениями. Искусственное зрение, оторванное от других чувств, остается лишь бледной имитацией интеллекта.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на интеграцию различных модальностей, а также на разработку систем, способных не только ориентироваться, но и понимать окружающую среду. Но даже в этом случае следует помнить: системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить. И даже самая тщательно взращенная система однажды столкнется с непредвиденным.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24212.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-03 00:20