Роботы учатся понимать и манипулировать предметами: новый эталон для искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили ArtiBench — комплексный набор задач для оценки способности роботов к сложным манипуляциям с объектами, и ArtiBrain — иерархическую систему управления, позволяющую им эффективно выполнять эти задачи.

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"

На основе результатов, полученных на ArtiBench, система ArtiBrain демонстрирует наивысшую обобщающую способность на уровнях сложности от L1 до L4, что подтверждается средними показателями успешности, достигающими определённых значений при трёх различных случайных инициализациях.

Разработанный эталон ArtiBench и иерархическая система ArtiBrain обеспечивают значительный прогресс в области обобщенного манипулирования артикулируемыми объектами с использованием моделей «зрение-язык».

Несмотря на успехи в области робототехники, обобщение навыков манипулирования сложными артикулированными объектами остается сложной задачей. В данной работе, ‘ArtiBench and ArtiBrain: Benchmarking Generalizable Vision-Language Articulated Object Manipulation’, представлен новый эталон ArtiBench для оценки обобщающей способности систем манипулирования, а также предложена иерархическая архитектура ArtiBrain, объединяющая рассуждения на основе языковых моделей и адаптивное управление. Эксперименты на ArtiBench демонстрируют, что ArtiBrain превосходит современные методы в задачах, требующих долгосрочного планирования и взаимодействия с разнообразными объектами. Способны ли подобные системы стать основой для создания универсальных роботов-помощников, способных выполнять широкий спектр бытовых и промышленных задач?

Трудности манипулирования сложными объектами

Традиционные методы управления роботами сталкиваются со значительными трудностями при манипулировании артикулированными объектами — предметами, состоящими из сочленённых частей, такими как змеи, шланги или сложные механизмы. Для успешного взаимодействия с такими объектами требуется не просто точное позиционирование, но и сложная координация множества степеней свободы, а также способность адаптироваться к изменяющейся конфигурации и непредсказуемым силам. Управление каждым сочленением требует учета кинематики и динамики всей системы, что приводит к экспоненциальному росту сложности вычислений и необходимости разработки алгоритмов, способных обеспечить стабильность и точность в реальном времени. Попытки решить эту задачу часто приводят к громоздким и неэффективным системам управления, которые плохо масштабируются и не применимы к широкому спектру объектов и задач.

Существующие методы роботизированной манипуляции зачастую демонстрируют ограниченную способность к обобщению, что серьезно препятствует их внедрению в реальные условия. Проблемой является то, что алгоритмы, успешно работающие с одним конкретным объектом или в определенной конфигурации, могут резко потерять эффективность при незначительных изменениях в окружающей среде или при работе с новым предметом. Например, робот, обученный захватывать и перемещать определенный тип коробки, может испытывать трудности с коробкой другого размера или формы. Эта неспособность адаптироваться к новым условиям требует постоянной перенастройки и переобучения робота для каждого нового сценария, что делает автоматизацию задач, требующих гибкости и универсальности, крайне сложной и дорогостоящей. Неспособность к обобщению ограничивает применение роботов в таких сферах, как логистика, сборка и обслуживание, где разнообразие объектов и ситуаций чрезвычайно велико.

Экспериментальная установка с роботом FR3 и RGB-D камерой D455 позволяет выполнять сложные, долгосрочные задачи, включающие как взаимодействие с жёсткими, так и с шарнирными объектами, например, размещение предметов быта в ящиках и шкафах.

ArtiBrain: Иерархический подход к управлению

Архитектура ArtiBrain построена на иерархическом принципе, включающем в себя модуль планирования на основе VLM (Visual Language Model) и гибридный контроллер для точного исполнения задач. Модуль планирования, использующий VLM, отвечает за разработку высокоуровневых планов действий, определяя последовательность шагов для достижения поставленной цели. Гибридный контроллер, в свою очередь, реализует эти планы, обеспечивая управление роботом. Такая структура позволяет разделить сложные задачи на более простые, повышая эффективность и надежность системы управления.

Гибридный контроллер в ArtiBrain обеспечивает переключение между двумя основными методами управления: управлением по ключевым кадрам, ориентированным на геометрию, и диффузионными политиками, основанными на доступных действиях (affordances). Управление по ключевым кадрам используется для эффективного выполнения заранее определенных траекторий, в то время как диффузионные политики позволяют адаптироваться к новым ситуациям и неопределенности. Динамическое переключение между этими двумя подходами позволяет системе оптимизировать как скорость и точность выполнения задач, так и ее способность реагировать на изменения в окружающей среде и корректировать действия в реальном времени. Выбор метода управления определяется текущими условиями и требованиями задачи, обеспечивая оптимальное сочетание эффективности и адаптивности.

В системе ArtiBrain, основанной на VLM, текстовое задание и начальное наблюдение используются для генерации структурированного плана подзадач с условиями успешного выполнения, обеспечивая последовательное выполнение и проверку каждого действия.

Обучение и обобщение с помощью памяти аффордансов

В основе системы ArtiBrain лежит банк памяти аффордансов (Affordance Memory Bank), предназначенный для хранения и обновления априорных знаний об аффордансах на уровне отдельных частей объектов, полученных в результате успешных эпизодов взаимодействия. Этот банк позволяет накапливать информацию о потенциальных возможностях использования различных частей объектов в различных ситуациях. Обновление памяти происходит на основе успешного выполнения задач, что позволяет системе обобщать знания и применять их к новым сценариям, даже если они отличаются от ранее встречавшихся. Хранение аффордансов на уровне частей объектов, а не целых объектов, обеспечивает более гибкую и устойчивую обобщающую способность, позволяя адаптироваться к изменениям в позе, конфигурации и даже категории объектов.

Для наполнения банка памяти аффордансов используется LangSAM, позволяющий проводить сегментацию объектов на отдельные части. Этот процесс включает в себя автоматическое выделение и идентификацию компонентов объекта, что необходимо для анализа их функциональных возможностей и взаимодействия с окружающей средой. Полученные данные о частях объекта, такие как их геометрические характеристики и текстура, сохраняются в банке памяти аффордансов для последующего использования в процессе планирования действий и обобщения опыта. Сегментация на уровне частей позволяет системе рассуждать о функциональности конкретных компонентов, независимо от общей категории объекта или его текущей конфигурации.

Перенос знаний об аффордансах на уровне отдельных частей объекта позволяет системе ArtiBrain адаптироваться к изменениям в позе, конфигурации и даже категории объектов. Вместо обработки объекта как единого целого, система анализирует аффордансы каждой части и применяет их к новым сценариям. Например, знание о том, что рукоятка позволяет захватить, может быть применено к различным объектам, имеющим рукоятки, независимо от их общей формы или назначения. Этот подход позволяет ArtiBrain обобщать знания и успешно взаимодействовать с новыми объектами, даже если они отличаются от тех, с которыми система обучалась. Адаптация на уровне частей повышает робастность системы к вариациям, обеспечивая более надежное выполнение задач манипулирования.

Набор задач из четырёх сценариев ArtiBench демонстрирует разнообразие повседневных взаимодействий, включающих уборку и организацию вещей, работу с бытовой техникой, манипулирование предметами в офисе и размещение инструментов.

Надёжность, подтверждённая на ArtiBench

Для всесторонней оценки способности к обобщению, система ArtiBrain подверглась тщательному тестированию на базе эталонного набора данных ArtiBench. Этот набор включает в себя пять уровней сложности — от случайного изменения положения объектов (Random Placement) до проверки навыков манипулирования совершенно новыми объектами и категориями (Cross-Instance и Cross-Category). Такая многоуровневая оценка позволяет определить, насколько эффективно система адаптируется к незнакомым ситуациям и сохраняет работоспособность при изменении условий, что является критически важным для практического применения в робототехнике и искусственном интеллекте. ArtiBench обеспечивает надежный инструмент для измерения и сравнения различных алгоритмов и моделей в задачах обобщения.

Исследования показали, что система ArtiBrain демонстрирует передовые результаты, значительно превосходя существующие методы в различных сценариях обобщения. В частности, зафиксировано 67-процентное увеличение успешности при манипулировании новыми частями объектов (уровень L1), что свидетельствует о значительно улучшенной способности системы адаптироваться к незнакомым условиям. Данный результат подтверждает эффективность разработанных алгоритмов и указывает на потенциал ArtiBrain для решения сложных задач в области робототехники, требующих высокой степени гибкости и адаптивности к меняющимся условиям окружающей среды.

Способность системы справляться со сложными, многоэтапными задачами, включающими манипуляции с составными объектами, открывает широкие перспективы для её применения в реальных робототехнических системах. Эти возможности не просто автоматизируют рутинные операции, но и позволяют решать задачи, требующие тонкой моторики и адаптивности. Это особенно ценно в сферах, где требуется высокая точность и гибкость, например, в медицине или логистике. Данный прогресс существенно расширяет область применения робототехники за пределы простых, повторяющихся операций.

К адаптивному и интеллектуальному будущему робототехники

Предстоящие исследования направлены на расширение возможностей ArtiBrain и адаптацию к более сложным средам и задачам. Ключевым аспектом является внедрение методов непрерывного обучения, позволяющих системе накапливать опыт и совершенствовать свои навыки в процессе эксплуатации. Вместо того чтобы полагаться на заранее заданные алгоритмы, ArtiBrain будет способен самостоятельно извлекать уроки из взаимодействия с окружающим миром, улучшая свою производительность и обогащая базу знаний. Это позволит роботу эффективно функционировать в динамичных и непредсказуемых условиях, преодолевая ограничения традиционных систем искусственного интеллекта и приближаясь к уровню адаптивности, свойственному живым организмам. Ожидается, что использование методов обучения с подкреплением и самообучения значительно повысит эффективность и надежность роботизированных систем в реальных условиях.

Внедрение семантического рассуждения и здравого смысла представляется ключевым шагом к созданию действительно адаптивных и устойчивых робототехнических систем. Искусственный интеллект, опирающийся лишь на статистические закономерности, часто терпит неудачу в ситуациях, требующих понимания контекста и неявных знаний, которыми легко оперирует человек. Интеграция семантических сетей и баз знаний позволяет роботам не просто распознавать объекты и действия, но и понимать смысл происходящего, прогнозировать последствия и действовать, исходя из здравого смысла. Это особенно важно в непредсказуемых средах, где стандартные алгоритмы могут оказаться неэффективными, а способность к логическому выводу и пониманию неявных правил становится критически важной для успешного функционирования и взаимодействия с окружающим миром. Такой подход обещает значительное повышение надёжности и гибкости роботов, позволяя им справляться с неожиданными ситуациями и решать сложные задачи, приближая их к уровню человеческого интеллекта.

В перспективе, создание роботизированных ассистентов, способных к беспрепятственному взаимодействию с окружающим миром, является ключевой задачей. Эти устройства должны не просто выполнять заранее запрограммированные действия, но и адаптироваться к непредсказуемым обстоятельствам, проявляя гибкость и находчивость в новых ситуациях. Разработка таких роботов предполагает интеграцию передовых алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, позволяющих им понимать контекст происходящего, предвидеть возможные проблемы и самостоятельно находить оптимальные решения. Они призваны стать надёжными помощниками человека в широком спектре задач — от бытовых дел и ухода за пожилыми людьми до работы в опасных или труднодоступных условиях, значительно расширяя возможности и повышая качество жизни.

Представленные в работе ArtiBench и ArtiBrain — лишь очередной пример того, как сложные задачи сводятся к иерархическому контролю и переносу навыков. Звучит красиво, но не стоит забывать, что за этим стоит тонна ручной работы по разметке данных и настройке параметров. Как обычно, теория красива, пока её не коснется реальность. Алан Тьюринг однажды сказал: «Мы можем только надеяться на благоразумие тех, кто использует эти машины». И, судя по темпам развития ИИ, надежда эта, мягко говоря, наивна. Всё это напоминает старый bash-скрипт, который со временем разросся до неподъемного монстра, требующего постоянного обслуживания и доработки. И, конечно, документация уже давно соврала.

Что дальше?

Представленные в работе ArtiBench и ArtiBrain, безусловно, демонстрируют продвижение в области манипуляций с артикулированными объектами. Однако, стоит помнить: каждая новая точка на графике производительности — это лишь отложенный долг. Пока система успешно справляется с заранее подготовленными сценариями, её реальная пригодность остаётся под вопросом. Производство, как известно, всегда найдёт способ вывести даже самую элегантную архитектуру из равновесия.

Очевидно, что настоящий вызов заключается не в достижении новых рекордов в симулированных условиях, а в обеспечении робастности и обобщающей способности. Перенос знаний между разными объектами и задачами — это хорошо, но что произойдёт, когда робот столкнётся с объектом, который слегка отличается по форме или материалу? Или когда освещение изменится? Или когда кто-то случайно передвинет ящик? Если код выглядит идеально, значит, его ещё никто не деплоил.

В перспективе, вероятно, стоит сосредоточиться не на усложнении архитектур, а на разработке методов, позволяющих системам быстро адаптироваться к новым условиям и учиться на собственных ошибках. Иначе, мы рискуем создать сложные и дорогие системы, которые будут прекрасно работать в лаборатории, но окажутся бесполезными в реальном мире. Кажется, что революции в робототехнике — это всего лишь череда временных исправлений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20330.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-26 23:34