Роботы, которые думают: планирование действий с помощью зрения и языка

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет роботам выполнять сложные манипуляции, опираясь на понимание языка и симуляцию физических взаимодействий.

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"

Визуально-языковая модель демонстрирует способность к обобщению, позволяя использовать отрендеренные симуляции для управления планированием действий в реальном мире, несмотря на разрыв между визуальными данными симуляции и реальности, что подтверждено успешным выполнением задач в пяти различных сценариях.

SIMPACT: фреймворк, объединяющий модели обработки зрения и языка с физическим моделированием для обеспечения планирования действий роботов в реальном времени и переноса знаний из симуляции в реальный мир.

Несмотря на впечатляющие способности к рассуждениям, современные модели «зрение-язык» испытывают трудности с пониманием физических взаимодействий. В данной работе представлена система SIMPACT: Simulation-Enabled Action Planning using Vision-Language Models, использующая симуляцию для наделения моделей пониманием физического мира и планированием действий. Предложенный фреймворк позволяет осуществлять планирование действий роботом в реальном времени, опираясь на симуляцию без дополнительного обучения модели. Способна ли интеграция физических симуляций в модели «зрение-язык» открыть путь к созданию действительно разумных и адаптивных роботов?

Преодолевая Разрыв Между Моделью и Реальностью в Роботизированных Манипуляциях

Традиционные роботизированные системы часто демонстрируют недостаточную адаптивность к изменяющимся условиям окружающей среды. Это обусловлено их зависимостью от заранее запрограммированных последовательностей действий, которые разрабатываются для конкретных, предсказуемых сценариев. Ограниченное восприятие, то есть способность робота точно и полно собирать информацию об окружении с помощью датчиков, усугубляет эту проблему. В результате, даже незначительные отклонения от запланированного хода событий — будь то изменение положения объекта или появление неожиданного препятствия — могут привести к сбоям в работе манипулятора. Такая жесткость алгоритмов не позволяет роботам эффективно функционировать в реальных, динамичных условиях, где необходима гибкость и способность к импровизации.

Реальные условия эксплуатации роботов характеризуются высокой степенью изменчивости и непредсказуемости. В отличие от контролируемой лабораторной среды, окружающий мир постоянно меняется: освещение, положение объектов, даже их физические свойства могут варьироваться. Эта динамичность часто приводит к сбоям в работе роботов, поскольку заранее запрограммированные алгоритмы оказываются неспособными адекватно реагировать на неожиданные ситуации. Например, робот, предназначенный для сортировки деталей на конвейере, может столкнуться с проблемой, если форма или размер одной из деталей отклоняется от ожидаемого. Подобные непредвиденные обстоятельства демонстрируют критическую необходимость в разработке систем, способных к адаптации и надежной работе даже в условиях неопределенности, что требует от роботов не только точного выполнения команд, но и способности к восприятию, анализу и корректировке действий в реальном времени.

Для эффективного манипулирования объектами в реальном мире робототехнические системы должны обладать способностью к надежному планированию и выполнению действий даже при неполной или неточной информации об окружающей среде. Традиционные подходы, основанные на точных моделях и идеальных данных, часто оказываются неэффективными из-за неизбежных погрешностей сенсоров и непредсказуемости динамических сред. Современные исследования направлены на разработку алгоритмов, способных оценивать и учитывать неопределенность, адаптироваться к новым данным в режиме реального времени и генерировать устойчивые планы действий, которые успешно выполняются даже в условиях частичной невидимости или искажения информации. Такой подход позволяет роботам действовать более гибко и надежно, преодолевая ограничения, связанные с неполнотой знаний о мире, и приближаясь к уровню адаптивности, присущему человеку.

Предложенный метод итеративно оптимизирует последовательность действий с использованием симуляции и визуального языкового моделирования для достижения успеха в реальном мире.

Симуляция как Основа Надежного Планирования Действий

Предлагаемый фреймворк использует физический симулятор для прогнозирования результатов действий до их фактического выполнения. Данный подход позволяет оценивать потенциальные последствия манипуляций с объектами в виртуальной среде, что критически важно для планирования надежных и безопасных действий робота. Симуляция позволяет предвидеть такие явления, как столкновения, падения или деформации объектов, прежде чем они произойдут в реальном мире, снижая риск ошибок и повышая общую эффективность планирования действий. Основой системы является возможность моделирования динамики объектов и их взаимодействия с окружающей средой в виртуальном пространстве, что позволяет проводить предварительный анализ и оптимизацию стратегий управления.

Для инициализации симулятора используется одиночное RGB-D изображение, которое преобразуется в трехмерную модель посредством последовательного применения алгоритмов GroundedSAM2 и Image-to-3D Model. GroundedSAM2 выполняет сегментацию изображения и привязку объектов к координатам, а Image-to-3D Model реконструирует геометрию объектов на основе полученных данных. Данный процесс позволяет создать начальную трехмерную сцену, необходимую для последующего моделирования физических взаимодействий и планирования действий.

Точность симуляции напрямую зависит от корректного задания физических свойств объектов в используемом физическом движке. Ключевыми параметрами, определяющими реалистичность моделирования, являются масса, коэффициент трения и модуль Юнга. Использование движков, таких как MuJoCo, Projective Dynamics или MPM, позволяет моделировать взаимодействие объектов, однако достоверность результатов требует точной калибровки этих параметров для каждого объекта в симуляции. Неправильные значения $Mass$, $Friction$ или $Young’s\ Modulus$ приводят к нереалистичному поведению симуляции и снижению эффективности планирования действий.

На основе единого RGBD-изображения и текстового описания задачи, наш метод автоматически создает как меш-симуляции для жестких объектов, так и симуляции на основе частиц для деформируемых, используя сегментацию объектов с помощью GroundedSAM2 для реконструкции 3D-формы и определения физических параметров с помощью VLM.

От Визуального Восприятия к Действию: Планирование с Использованием Симуляции и VLM

Начальные предложения по выполнению действий генерируются с использованием моделей «Зрение-Язык» (Vision-Language Models, VLMs) на основе инструкций по задаче и анализа наблюдаемой сцены. В качестве базовых действий используются символьные команды, включающие “Толкать” (Push), “Захватить” (Grasp) и “Поднять” (Lift). VLMs интерпретируют визуальную информацию и текстовые инструкции, формируя последовательность этих символьных действий, которые представляют собой предварительный план выполнения задачи. Этот подход позволяет системе предлагать конкретные действия, основанные на понимании как визуального контекста, так и заданной цели.

Предложения по действиям, сгенерированные моделями «Vision-Language», подвергаются оптимизации посредством симуляционных прогонов (Simulation Rollouts). В рамках этого процесса, каждое предложенное действие моделируется в физическом симуляторе для оценки его эффективности и вероятности успешного выполнения. Результаты симуляции используются для количественной оценки каждого действия, позволяя системе выбирать оптимальные последовательности действий и отбрасывать неэффективные или приводящие к сбоям. Повторение процесса симуляции и оптимизации позволяет уточнять планы действий и повышать их надежность перед выполнением в реальном мире.

Интеграция генерации предложений действий на основе Визуально-Языковых Моделей (VLM) и симуляции позволяет реализовать планирование без предварительного обучения для конкретных задач, известное как Zero-Shot Planning. В рамках разработанного фреймворка SIMPACT достигнута высокая степень согласованности между результатами симуляции и реальным выполнением действий — 89%. Это означает, что предложенные планы, сгенерированные на основе анализа визуальной информации и языковых инструкций, успешно реализуются в физическом мире с высокой вероятностью, что свидетельствует об эффективности подхода к планированию без необходимости обучения на специализированных наборах данных.

Оптимизация действий позволила скорректировать первоначальные неудачные попытки толкнуть бутылку, добившись стабильного продвижения как в симуляции, так и в реальном мире.

Повышение Надежности за Счёт Рассуждений в Реальном Времени

Предложенная система существенно снижает вероятность различных видов ошибок при выполнении задач. Используя возможности симуляции и визуально-языковых моделей (VLMs), она минимизирует риски, связанные с неудачным планированием действий, ошибками в процессе исполнения и неточностями восприятия окружающей среды. Симуляция позволяет заранее оценить потенциальные проблемы и разработать стратегии их обхода, а VLMs обеспечивают более точное понимание визуальной информации и динамики объектов, что особенно важно в сложных и изменчивых условиях. Такой подход позволяет роботизированным системам действовать более надежно и эффективно, избегая распространенных ошибок и повышая общую успешность выполнения поставленных задач.

Способность системы к рассуждению о мире и его динамике непосредственно в процессе выполнения задачи — так называемое «Рассуждение во время тестирования» — является ключевым фактором адаптации к непредвиденным обстоятельствам. Вместо жесткого следования заранее запрограммированному плану, система активно анализирует текущую ситуацию, прогнозирует последствия своих действий и корректирует стратегию в реальном времени. Этот подход позволяет успешно справляться с неожиданными препятствиями, изменениями в окружении и неточностями в восприятии, обеспечивая более надежное и устойчивое выполнение манипулятивных задач роботами даже в сложных и динамичных условиях. Подобный механизм рассуждений позволяет не просто реагировать на проблемы, но и предвидеть их, минимизируя риски сбоев и повышая общую эффективность работы робота.

Исследования показали, что применение разработанной системы SIMPACT значительно повышает надёжность и устойчивость выполнения задач манипулирования роботами в реальных условиях, даже в сложных и динамично меняющихся средах. В ходе экспериментов SIMPACT последовательно демонстрирует превосходство над существующими базовыми методами, что подтверждается заметным увеличением процента успешного завершения поставленных задач. Этот результат обусловлен способностью системы адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам и эффективно реагировать на изменения в окружающей среде, обеспечивая стабильную работу робота даже в сложных сценариях. Улучшение надёжности и устойчивости, достигнутое благодаря SIMPACT, открывает новые возможности для применения робототехники в различных областях, требующих высокой степени автоматизации и адаптивности.

В отличие от предложенного подхода, использующего моделирование, существующие методы часто терпят неудачу из-за неверного выбора параметров действий, неспособности поддерживать контакт с объектами и отсутствия понимания деформации, что приводит к опрокидыванию, неправильному захвату или неудачным манипуляциям с веревкой и тестом.

Исследование демонстрирует стремление к пониманию систем изнутри, что находит отражение в предложенном фреймворке SIMPACT. Он позволяет роботам не просто выполнять команды, но и прогнозировать последствия своих действий, опираясь на физические модели и визуальное восприятие. Это напоминает слова Дональда Дэвиса: “Простое — это трудно.”. Действительно, кажущаяся простота манипуляций роботом требует глубокого понимания принципов физики и способности к рассуждениям в реальном времени, что и реализовано в SIMPACT. Фреймворк SIMPACT, интегрируя Vision-Language Models с симуляцией, раскрывает потенциал нулевого обучения для робототехники, позволяя системам адаптироваться и действовать в новых условиях без предварительной настройки.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал симбиоза языковых моделей и физического моделирования для задач манипулирования. Однако, стоит признать, что «нулевая адаптация» — это, скорее, провокация, чем достигнутая цель. Симуляция — лишь упрощение реальности, а несоответствие между виртуальным и физическим миром неизбежно проявляется как ошибка, как признание слабости системы. Успех SIMPACT в значительной степени зависит от качества используемой симуляции и способности модели предсказывать последствия действий — а это, в свою очередь, требует постоянной верификации и корректировки.

Настоящий вызов заключается не в создании более «умных» моделей, а в разработке методов, позволяющих им осознавать собственные ограничения. Система, способная самостоятельно диагностировать неточности симуляции и адаптироваться к неожиданным обстоятельствам, будет представлять собой качественно новый уровень автономности. Стоит переосмыслить саму парадигму планирования действий — возможно, вместо стремления к идеальному предвидению, стоит сосредоточиться на разработке робастных стратегий восстановления после ошибок.

В конечном итоге, SIMPACT — это лишь первый шаг на пути к созданию действительно интеллектуальных роботов. И этот путь, несомненно, будет усеян не только успехами, но и признаниями в собственной некомпетентности — ведь, как известно, истинное знание начинается с осознания незнания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05955.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-08 21:43