Видеть и взаимодействовать: новый вызов для искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представляют масштабный набор данных и бенчмарк BOP-Ask, призванные улучшить способность моделей понимать и предсказывать взаимодействие объектов в реальном мире.

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"

Набор данных BOP-Ask способствует развитию у роботов способности к рассуждениям об взаимодействии с объектами, позволяя моделям, обученным на его основе, формировать пространственное понимание, сопоставимое с человеческим, что обеспечивает поддержку физических взаимосвязей, точное определение точек захвата объектов, высокоточную оценку их положения и планирование движений между ними.

BOP-Ask — это новый набор данных для оценки и развития пространственного мышления и навыков манипулирования объектами в системах компьютерного зрения и обработки естественного языка.

Несмотря на успехи моделей «зрение-язык» в задачах пространственного мышления, их понимание взаимодействия объектов остается критически слабым. В данной работе представлена новая масштабная платформа BOP-ASK: Object-Interaction Reasoning for Vision-Language Models, включающая в себя датасет и бенчмарк для развития способностей к рассуждениям об объектном взаимодействии. Данный ресурс, содержащий свыше 150 тысяч изображений и 33 миллиона пар вопрос-ответ, позволяет обучать и оценивать модели в задачах, требующих точной локализации объектов, планирования траекторий и понимания физической совместимости. Сможет ли BOP-ASK стать катализатором для создания более надежных и физически обоснованных систем манипулирования объектами в робототехнике?

Вызов Робототехнического Интеллекта: Преодолевая Сложность Реального Мира

Традиционные роботизированные системы испытывают значительные трудности при функционировании в сложных, неструктурированных средах, требующих тонкого взаимодействия с объектами. В отличие от контролируемых промышленных условий, реальный мир характеризуется хаосом, неопределенностью и постоянными изменениями. Роботы, запрограммированные на выполнение конкретных задач в предсказуемой обстановке, зачастую оказываются неспособны адаптироваться к новым ситуациям или корректно обрабатывать неполную или противоречивую информацию. Например, манипуляции с гибкими предметами, такими как ткань или кабели, представляют особую проблему, поскольку требуют от робота не только точного определения положения объекта, но и понимания его физических свойств и возможности деформации. Отсутствие способности к импровизации и решению задач в условиях неопределенности существенно ограничивает применение роботов в повседневной жизни и в сферах, требующих высокой степени автономности.

Современные робототехнические системы зачастую ограничены жёстко запрограммированными последовательностями действий, что существенно снижает их эффективность в реальных условиях. В отличие от человеческой способности мгновенно адаптироваться к меняющимся обстоятельствам, роботы, функционирующие по заранее заданным алгоритмам, испытывают трудности при столкновении с неожиданными препятствиями или нестандартными задачами. Например, робот, обученный собирать детали на конвейере в определённом порядке, может оказаться беспомощным, если порядок изменится или появится новая деталь. Эта неспособность к гибкому реагированию является ключевым препятствием на пути к созданию по-настоящему автономных и интеллектуальных роботов, способных успешно функционировать в динамичных и непредсказуемых средах.

Для достижения подлинного робототехнического интеллекта необходимы надежные механизмы рассуждения о пространственных взаимосвязях и возможностях объектов — их так называемой “аффордансах”. Это означает, что робот должен не просто идентифицировать предметы, но и понимать, как они взаимодействуют друг с другом и с окружающей средой. Например, зная, что предмет имеет рукоятку, робот должен автоматически понимать возможность его захвата и перемещения, а оценив расположение препятствий, — планировать траекторию движения. Разработка таких систем требует объединения знаний о геометрии, физике и семантике, позволяя роботу предсказывать результаты своих действий и адаптироваться к изменяющимся условиям, что является ключевым шагом к созданию действительно автономных и интеллектуальных машин.

Современные робототехнические системы часто демонстрируют способность распознавать объекты и даже взаимодействовать с ними, однако истинное понимание взаимодействия между объектами остается сложной задачей. Недостаточно просто зафиксировать факт контакта или манипуляции; необходимо, чтобы робот осознавал как это взаимодействие происходит, какие силы задействованы, какие последствия оно влечет. Например, робот должен понимать, что толкание предмета может привести к его перемещению, а попытка сжать хрупкий предмет — к его разрушению. Разработка алгоритмов, способных моделировать физические свойства объектов и предсказывать результаты их взаимодействия, является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных роботов, способных адаптироваться к непредсказуемым условиям и выполнять сложные задачи в реальном мире. Такое понимание позволит роботам не просто выполнять запрограммированные действия, а самостоятельно планировать и осуществлять манипуляции, учитывая физические ограничения и возможности окружающей среды.

Набор данных BOP-Ask автоматически генерирует аннотации, связанные с взаимодействием с объектами и пространственным мышлением, на основе 3D-облаков точек, изображений, поз объектов и 3D-моделей, охватывая шесть типов вопросов, включая оценку позы объекта, возможности захвата, планирование движения, физическое взаимодействие и отношения между объектами.

Визуально-Языковые Модели: Мост Между Видением, Языком и Действием

Визуально-языковые модели (ВЯМ) предоставляют эффективный подход к интерпретации визуальной информации и преобразованию её в команды для роботов. В основе этого подхода лежит способность ВЯМ сопоставлять изображения или видеопоток с текстовыми описаниями и, на их основе, генерировать последовательности действий. Данный процесс включает в себя распознавание объектов, понимание их взаимосвязей в пространстве и определение необходимых манипуляций. В отличие от традиционных методов управления роботами, основанных на жестко запрограммированных алгоритмах или ручном управлении, ВЯМ позволяют роботам адаптироваться к новым ситуациям и выполнять сложные задачи, используя естественный язык в качестве интерфейса.

Модели, такие как Gemini 1.5 ER и GPT-5, предоставляют базовые возможности для управления роботами, однако их эффективность ограничена в задачах, требующих точного пространственного рассуждения. Несмотря на способность понимать текстовые инструкции и визуальные данные, эти модели часто испытывают трудности с определением относительного положения объектов, планированием траектории движения в пространстве и точным выполнением действий, требующих учета трехмерной геометрии окружения. Для повышения надежности управления роботами на основе VLMs необходимы дополнительные механизмы, специализирующиеся на обработке и интерпретации пространственной информации, включая обучение на данных, содержащих явные пространственные цели и метрики.

Модели SpatialVLM и RoboPoint демонстрируют преимущества явного включения пространственных целей в процесс обучения моделей, объединяющих зрение и язык (VLMs). SpatialVLM, например, использует специальные методы обучения, направленные на улучшение понимания моделью пространственных отношений между объектами на изображении и соответствующими текстовыми инструкциями. RoboPoint, в свою очередь, фокусируется на обучении роботов выполнению задач, требующих точного позиционирования и манипулирования объектами в трехмерном пространстве. Результаты показывают, что такие модели превосходят стандартные VLM в задачах, требующих пространственного рассуждения, таких как навигация, планирование траектории и выполнение точных манипуляций с объектами, что подтверждается повышением точности и эффективности выполнения задач.

Традиционные робототехнические системы, как правило, функционируют на основе реакций на сенсорные данные, выполняя заранее запрограммированные действия в ответ на конкретные стимулы. В отличие от них, современные модели, объединяющие возможности обработки изображений и естественного языка (Vision-Language Models — VLMs), демонстрируют способность к пониманию контекста окружающей среды. Это позволяет роботам не просто реагировать на входящие данные, но и интерпретировать их, выводить логические заключения о взаимосвязях между объектами и планировать действия на основе общего понимания ситуации. Такой подход предполагает переход к роботам, способным к более гибкому и адаптивному поведению, а также к решению задач, требующих не только выполнения команд, но и самостоятельного принятия решений в сложных и динамичных условиях.

Предложенная нами система генерации данных преобразует размеченные 6D-позами RGB-D изображения из набора BOP в точный геопространственный эталон для робототехники.

Эталоны и Наборы Данных для Надёжного Рассуждения: Проверяя Пределы Интеллекта

Наборы данных, такие как BOP, YCB-V, LineMOD и HOPE, предоставляют ценные данные для обучения и оценки систем оценки позы объектов. BOP (BOP Object Dataset) включает в себя сложные сцены с окклюзиями и различными условиями освещения, что делает его полезным для разработки робастных алгоритмов. YCB-V (Yale-CMU-Berkeley Object and Pose Dataset) содержит модели 3D объектов, что позволяет точно оценивать качество оценки позы. LineMOD специализируется на оценке позы объектов, определенных одной линией, что подходит для определенных задач робототехники. HOPE (Household Object Pose Estimation) предлагает данные о бытовых предметах, что актуально для разработки систем домашней автоматизации и роботов-помощников. Использование этих наборов данных позволяет исследователям разрабатывать и сравнивать алгоритмы оценки позы, улучшая производительность и надежность систем компьютерного зрения и робототехники.

Набор данных BOP-Ask расширяет существующие подходы, сосредотачиваясь на парах «вопрос-ответ», связанных с рассуждениями о взаимодействии объектов. Он характеризуется словарным запасом в 230 лексем, что является самым большим показателем среди сравниваемых наборов данных RoboSpatial-Home, BLINK и SpatialBench. Этот увеличенный словарный запас позволяет BOP-Ask охватывать более широкий спектр возможных вопросов и ответов, связанных с манипулированием объектами и их пространственными отношениями, что делает его ценным ресурсом для обучения и оценки моделей визуального рассуждения.

Набор данных RoboSpatial представляет собой сложный эталон для оценки способностей к пространственному мышлению, предназначенный для выявления ограничений в производительности визуальных языковых моделей (VLM). Он характеризуется высокой сложностью вопросов, требующих детального понимания пространственных отношений между объектами в сцене. В отличие от других наборов данных, RoboSpatial фокусируется на задачах, требующих не просто идентификации объектов, но и анализа их взаимного расположения и ориентации, что предъявляет повышенные требования к архитектуре и обучающим данным используемых VLM. Прохождение эталона RoboSpatial служит индикатором продвинутых возможностей VLM в области пространственного рассуждения и их пригодности для решения задач, связанных с робототехникой и компьютерным зрением.

Датасет BOP-Ask отличается повышенной сложностью сценариев рассуждений по сравнению с существующими бенчмарками, поскольку в среднем каждый вопрос содержит ссылки на 11.6 объектов. Эксперименты показали, что дообучение модели на BOP-Ask позволило добиться успешного выполнения 10 из 15 реальных задач манипулирования роботом, в то время как базовая модель не справилась ни с одной из них. Это указывает на значительное улучшение способности модели к пространственному рассуждению и пониманию сложных взаимосвязей между объектами в сцене.

Анализ вопросов в BOP-Ask показывает разнообразие типов задач и формулировок запросов.

Реальное Развёртывание и Перспективы Развития: От Теории к Практике

Модели, такие как RoboBrain и MolmoAct, демонстрируют значительный прогресс в области робототехники, используя накопленные данные для предсказания траекторий манипуляций. Вместо жестко запрограммированных движений, эти системы способны анализировать большие объемы информации о взаимодействии с объектами и окружающей средой, что позволяет им планировать и выполнять сложные манипуляции с большей гибкостью и адаптивностью. Такой подход открывает путь к созданию действительно автономных роботов, способных самостоятельно решать задачи в динамически меняющихся условиях, без постоянного вмешательства человека. Эффективное предсказание траекторий не только оптимизирует движения, но и снижает риск столкновений и повреждений, делая роботов более безопасными и надежными в реальных сценариях применения.

Роботизированная рука Franka, в сочетании с контроллером обратной кинематики, представляет собой ключевую платформу для воплощения теоретических алгоритмов в реальные физические действия. Данный тандем позволяет преобразовывать сложные вычисления, определяющие траекторию движения, в точные и скоординированные движения манипулятора. Контроллер обратной кинематики, вычисляя необходимые углы поворота суставов, обеспечивает плавное и эффективное выполнение заданных задач, позволяя роботу взаимодействовать с окружающей средой с высокой точностью и надежностью. Эта комбинация оборудования и программного обеспечения является основой для тестирования и совершенствования алгоритмов управления, открывая возможности для создания более автономных и универсальных роботизированных систем.

Планировщик RRT (Rapidly-exploring Random Tree) играет ключевую роль в обеспечении безопасной и эффективной навигации роботов в сложных окружениях. Данный алгоритм позволяет строить дерево случайных конфигураций, расширяясь в пространстве поиска и избегая столкновений с препятствиями. В отличие от традиционных методов планирования, RRT эффективно работает в пространствах высокой размерности и с неполной информацией об окружении. Алгоритм особенно полезен в динамических средах, где препятствия могут перемещаться, поскольку он способен быстро перепланировать траекторию в случае изменений. По сути, RRT обеспечивает возможность для робота находить оптимальный путь к цели, учитывая все ограничения и потенциальные опасности, что делает его незаменимым инструментом в области робототехники и автоматизации.

В перспективе, усилия исследователей направлены на создание единой, адаптивной системы, объединяющей наработки в области предсказания траекторий манипуляций, такие как модели RoboBrain и MolmoAct, с физическим воплощением в виде роботизированной руки Franka, управляемой через контроллер обратной кинематики. Ключевым аспектом является интеграция алгоритма планирования RRT, обеспечивающего безопасное и эффективное перемещение робота в сложных условиях. Ожидается, что подобный симбиоз позволит создать робототехническую платформу, способную автономно решать широкий спектр задач, адаптируясь к изменяющимся условиям и новым вызовам, что существенно расширит возможности применения роботов в различных сферах деятельности.

Представленный труд демонстрирует стремление к элегантности в области взаимодействия человека и робота. Разработка набора данных BOP-Ask, как и любое хорошо продуманное решение, подчеркивает важность четкого понимания фундаментальных принципов. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Мы находимся в моменте, когда искусственный интеллект может принести пользу практически во всех областях». Этот набор данных, фокусирующийся на рассуждениях об объектах и их взаимодействии, открывает новые возможности для создания робототехнических систем, способных к более сложному и реалистичному манипулированию объектами. Продуманная структура данных и акцент на пространственном мышлении позволяют преодолеть ограничения существующих моделей, приближая нас к созданию по-настоящему интеллектуальных роботов.

Куда же дальше?

Представленный набор данных BOP-Ask, несомненно, является шагом вперёд, но, как часто бывает, решение одной задачи обнажает ещё больше. Элегантность взаимодействия «зрение-язык» заключается не в простом сопоставлении объектов и действий, а в понимании причинности. Модели пока что учатся имитировать действия, а не понимать, почему именно этот захват приведёт к желаемому результату. Иллюзия понимания — опасный путь, особенно когда речь заходит о физическом взаимодействии с миром.

Следующим этапом видится выход за рамки простых пространственных отношений. Необходимо учитывать динамику, физические свойства объектов, и, что самое сложное, неопределенность. Мир редко бывает статичен и предсказуем. Модель, способная адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам, — вот истинный признак интеллекта, а не просто способность правильно определить 6D позу. Иначе, все эти сложные алгоритмы окажутся лишь красивой обёрткой для хрупкой, нежизнеспособной системы.

В конечном счёте, истинный тест для этих моделей — не точность распознавания, а способность к обобщению. Можно научить модель захватывать яблоко, но сможет ли она применить эти знания для захвата груши, апельсина или даже… странного, неопознанного объекта? Ведь красота масштабируется, беспорядок нет. И в этом кроется главное ограничение нынешних подходов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16857.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-25 02:06