Визуальная навигация будущего: как нейросети учатся ориентироваться в пространстве

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет моделям, обученным понимать язык и видеть, самостоятельно находить путь в сложных виртуальных средах, используя лишь текстовые инструкции.

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 навигации ImagineNav++ функционирует итеративно, захватывая панорамные изображения окружения и, используя обученный модуль Where2Imagine в сочетании с моделью синтеза новых видов, генерируя воображаемые сцены, после чего, опираясь на структурированные запросы и интегрируя историческую память с прогнозируемыми наблюдениями, определяет оптимальный путь посредством политики PointNav, пока не будет достигнута целевая точка.

Представлена система ImagineNav++, использующая воображение и селективную память для навигации в виртуальных пространствах на основе предобученных моделей обработки изображений и языка.

Несмотря на значительный прогресс в области робототехники, обеспечение надежной навигации в реальных условиях остается сложной задачей. В данной работе, представленной под названием ‘ImagineNav++: Prompting Vision-Language Models as Embodied Navigator through Scene Imagination’, предлагается новый подход к бескарточной визуальной навигации, основанный на использовании больших визуально-языковых моделей и механизма предвосхищения будущих сцен. Предложенная система ImagineNav++ демонстрирует передовые результаты в задачах целевой навигации, превосходя даже многие методы, использующие карты окружения. Не откроет ли это путь к созданию более автономных и адаптивных роботов-помощников, способных эффективно ориентироваться в незнакомой обстановке?

Пророчество Неизвестного: Вызовы Навигации по Неизведанным Целям

Традиционные системы навигации, как правило, демонстрируют ограниченные возможности при столкновении с целями, которые не были представлены в процессе обучения. Это существенное ограничение существенно снижает их применимость в реальных условиях, где окружающая среда постоянно меняется и представляет собой бесконечное множество потенциальных задач. Обучение на фиксированном наборе целей приводит к тому, что система не способна эффективно адаптироваться к новым, непредвиденным сценариям, что делает её неэффективной в динамичных и непредсказуемых пространствах. В результате, даже незначительное отклонение от известных ориентиров или появление новых задач может привести к сбоям в навигации и неспособности достичь желаемой цели, подчеркивая необходимость разработки более гибких и адаптивных систем, способных обобщать знания и успешно функционировать в неизвестных условиях.

Для успешной навигации в разнообразных средах агентам необходима способность к обобщению, позволяющая адаптироваться к новым целям и визуальным данным, не встречавшимся в процессе обучения. Это означает, что система должна не просто запоминать конкретные маршруты, но и формировать понимание принципов перемещения в пространстве, что позволяет эффективно реагировать на незнакомые ситуации и визуальные стимулы. Исследования показывают, что традиционные подходы, основанные на жестком кодировании целей, оказываются неэффективными в динамично меняющихся условиях, в то время как системы, способные к обобщению, демонстрируют значительно более высокую устойчивость и гибкость. Такая способность к адаптации является ключевым фактором для создания автономных агентов, способных надежно функционировать в реальном мире, где неизбежно возникают непредсказуемые обстоятельства и новые визуальные впечатления.

Традиционные системы навигации, полагающиеся на предварительно построенные карты окружающей среды, демонстрируют хрупкость и неспособность к адаптации в условиях динамичных или незнакомых локаций. Исследования показывают, что при столкновении с новыми препятствиями или изменениями в окружающей среде, такие системы часто дают сбой, что ограничивает их практическое применение в реальном мире. Эта уязвимость обусловлена тем, что карты представляют собой статичные модели, которые не могут адекватно отразить постоянно меняющуюся реальность. В связи с этим, все большее внимание уделяется разработке альтернативных, «картографически-независимых» подходов к навигации, способных эффективно функционировать без предварительного знания окружающей среды и адаптироваться к новым условиям в режиме реального времени, что открывает перспективы для создания более надежных и универсальных навигационных систем.

В отличие от традиционных систем навигации, требующих сложной обработки данных и построения карт, наша система ImagineNav++ упрощает задачу навигации к выбору оптимальных изображений для визуального языкового моделирования, избегая задержек и накопления ошибок.

ImagineNav++: Раскрытие Потенциала Предвидения в Навигации

Предлагаемый фреймворк ImagineNav++ представляет собой новую систему навигации без использования карт, в которой ключевым элементом является прогнозирование будущих точек обзора для эффективного исследования окружающей среды. В отличие от традиционных методов, полагающихся на построение и использование карт, ImagineNav++ напрямую предсказывает визуальные перспективы, которые агент, вероятно, увидит при движении по различным маршрутам. Это позволяет агенту проактивно планировать траекторию, избегать тупиков и оптимизировать процесс исследования, поскольку система оценивает потенциальные будущие состояния и выбирает наиболее перспективные направления движения. Прогнозирование будущих точек обзора осуществляется без предварительного построения карты, что обеспечивает гибкость и адаптивность в динамически меняющихся средах.

В основе ImagineNav++ лежит гибридная архитектура, объединяющая модель обработки изображений и языка GPT4oMini для высокоуровневого планирования маршрута и контроллер PointNav, отвечающий за точное управление движением. GPT4oMini обеспечивает генерацию планов на основе визуальной информации и лингвистических инструкций, определяя последовательность целевых точек. PointNav, в свою очередь, реализует эти планы, обеспечивая точное перемещение агента в пространстве и выполнение поставленных задач. Взаимодействие этих двух компонентов позволяет системе эффективно решать задачи навигации в сложных условиях, сочетая стратегическое планирование с точным исполнением.

Агент ImagineNav++ использует предвидение потенциальных будущих состояний окружающей среды для проактивного планирования маршрутов и избежания тупиков, что значительно повышает эффективность навигации. Вместо реактивного обхода препятствий, система оценивает последствия различных действий, визуализируя возможные будущие виды с помощью Novel View Synthesis (NVS). Этот подход позволяет агенту выбирать наиболее перспективные направления, минимизируя количество пройденного расстояния и время, затраченное на исследование, по сравнению с традиционными методами навигации, основанными на немедленном восприятии окружающей среды.

В системе ImagineNav++ синтез новых видов (Novel View Synthesis, NVS) является ключевым компонентом, обеспечивающим визуализацию предполагаемых будущих состояний окружения и, таким образом, информирующим процесс планирования маршрута. В ходе исследований было установлено, что замена модели GPT-4-Turbo на GPT-4o-mini позволяет добиться значительного снижения вычислительных затрат — на 98%, при сохранении необходимого уровня детализации и точности визуализации, что делает систему более эффективной и доступной для широкого спектра аппаратных платформ.

Модуль предсказания траектории генерирует разнообразные и семантически отличающиеся изображения будущих точек маршрута, что позволяет улучшить процесс принятия решений визуально-языковой моделью.

Селективная Память и Долгосрочное Пространственное Понимание

ImagineNav++ использует механизм SelectiveFoveationMemory для иерархического хранения ключевых кадров, что позволяет агенту восстанавливать релевантную пространственную информацию на протяжении длительных траекторий. Данная память структурирована в виде иерархии, где ключевые кадры сохраняются на разных уровнях детализации. Это позволяет эффективно хранить информацию о среде, не требуя хранения каждого кадра, и обеспечивает возможность доступа к необходимым данным для реконструкции пройденного пути и ориентации в пространстве. Иерархическая организация позволяет агенту быстро находить и извлекать наиболее важные кадры, необходимые для текущей задачи навигации, даже после прохождения значительного расстояния.

Механизм памяти в ImagineNav++ отбирает ключевые кадры для хранения на основе их визуальной отличительности. Приоритезация осуществляется путем оценки различий между текущим кадром и предыдущими, что позволяет системе выделять наиболее информативные сцены. Кадры с высокой степенью визуальной новизны получают больший приоритет, гарантируя, что наиболее значимые моменты траектории будут сохранены в памяти для последующего использования в задачах навигации и реконструкции окружения. Это позволяет эффективно использовать ограниченные ресурсы памяти, концентрируясь на ключевых визуальных особенностях среды.

В системе ImagineNav++ для извлечения признаков и отбора ключевых кадров используется DINOv2 — самообучающаяся модель компьютерного зрения. DINOv2 обеспечивает устойчивое представление визуальной информации, что позволяет идентифицировать и сохранять наиболее информативные кадры, даже при изменениях освещения или угла обзора. Применение DINOv2 в процессе KeyframeSelection значительно повышает качество хранимой памяти, поскольку обеспечивает более надежное и точное представление окружающей среды, необходимое для долгосрочного пространственного понимания и эффективной навигации.

Агент, используя механизм селективной памяти, способен реконструировать окружающую среду и эффективно ориентироваться даже в незнакомых локациях за счет фокусировки на значимых визуальных ориентирах. Этот процесс основан на приоритетном сохранении ключевых кадров, отобранных на основе визуальной различимости, что позволяет агенту извлекать релевантную пространственную информацию для построения карты окружения и планирования траектории движения. Благодаря акценту на визуально отличимых элементах, система обеспечивает устойчивую навигацию даже при частичной потере информации или в условиях изменяющейся обстановки.

Иерархическая ключевая память эффективно выделяет ресурсы, приоритизируя структурно важные места, такие как перекрестки и углы, что подтверждается визуализацией RGB-наблюдений и их соответствия на карте.

Подтверждение Эффективности и Перспективы Развития в Воплощенной Навигации

Система ImagineNav++ прошла тщательное тестирование и валидацию в среде HabitatSimulator — реалистичном 3D-симуляторе, предназначенном для исследования задач навигации и восприятия. Этот симулятор обеспечивает высокую степень достоверности визуальных и физических характеристик окружающего мира, что позволило оценить эффективность системы в условиях, максимально приближенных к реальным. Использование HabitatSimulator гарантирует воспроизводимость результатов и позволяет проводить контролируемые эксперименты, необходимые для детальной оценки возможностей ImagineNav++ в решении сложных навигационных задач. Валидация в такой среде является ключевым шагом к внедрению системы в реальные приложения, где требуется надежная и эффективная навигация в трехмерном пространстве.

Система ImagineNav++ демонстрирует заметный прогресс в эффективности навигации и проценте успешного завершения задач по сравнению с традиционными подходами. В ходе тестирования на платформе ObjectNav, система достигла 67,0% успешности ($SR$) и показателя 30,4 SPL (Success per Length), что свидетельствует о значительном улучшении способности находить и достигать целевых объектов в сложных трехмерных пространствах. Данный результат указывает на повышенную надежность и точность системы в планировании и выполнении навигационных задач, что делает ее перспективным решением для широкого спектра применений, включая робототехнику и виртуальную реальность.

В ходе тестирования на сложной платформе InsINav, система ImagineNav++ продемонстрировала впечатляющие результаты, достигнув 52.4% успешности выполнения задач и показателя 32.8 SPL (Success per Length). Эти цифры свидетельствуют о значительном прорыве в области навигации, поскольку ImagineNav++ установила новый стандарт эффективности в данной сфере. Достигнутый уровень производительности позволяет предположить, что данная система способна успешно справляться с задачами навигации в сложных и реалистичных трехмерных средах, превосходя существующие аналоги и открывая новые возможности для развития автономных агентов и робототехники.

Ценный ресурс для дальнейшего совершенствования и обучения системы представлен данными, собранными посредством платформы HabitatWeb. Эта платформа предоставляет обширный набор траекторий, демонстрирующих навигацию, выполненную реальными людьми в виртуальных средах. Анализ этих человеческих траекторий позволяет выявить оптимальные стратегии и подходы к решению задач навигации, которые затем могут быть использованы для обучения и улучшения алгоритмов искусственного интеллекта. Использование данных, полученных от реальных пользователей, способствует созданию более интуитивных и эффективных систем навигации, способных адаптироваться к различным сценариям и условиям окружающей среды, что открывает перспективы для разработки более реалистичных и полезных виртуальных помощников и агентов.

Анализ траекторий движения людей в среде MP3D показывает, что они последовательно ориентируются на семантически значимые объекты, такие как двери, для более эффективной навигации.

Представленная работа демонстрирует, что построение автономных систем навигации — это не столько задача создания жёстких алгоритмов, сколько культивирование способности к предвидению и адаптации. ImagineNav++, используя возможности моделей «зрение-язык» и механизм воображаемого просмотра сцен, словно позволяет роботу не просто двигаться в пространстве, но и «предчувствовать» оптимальный путь. В этом контексте, слова Винтон Серфа: «Будущее Интернета — это не просто новые технологии, а новые способы мышления» — особенно актуальны. Ведь представленный подход к навигации, опираясь на способность к воображению, показывает, что даже в сложных системах хаос не является ошибкой, а лишь языком, на котором природа сообщает о возможных путях развития.

Что же дальше?

Представленная работа, стремясь к навигации без карт, неизбежно сталкивается с вечной дилеммой: масштабируемость — это лишь слово, которым мы оправдываем сложность. Каждый новый слой “воображения” добавляет хрупкости в систему, пророчествуя будущий сбой, когда реальность отклонится от идеализированных симуляций. Идея “избирательной памяти” элегантна, но память, как и любая оптимизация, однажды потеряет гибкость, зафиксировавшись на узком наборе сценариев.

Истинная проблема не в достижении “состояния искусства” в конкретной среде Habitat, а в создании системы, способной адаптироваться к непредсказуемости мира. Нейронные поля излучения, хотя и впечатляют, — это лишь еще один уровень абстракции, скрывающий фундаментальную сложность восприятия. Идеальная архитектура — это миф, нужный, чтобы не сойти с ума, но она же и препятствие на пути к настоящему прогрессу.

Будущие исследования, вероятно, уйдут от попыток построить “идеального навигатора” и обратятся к созданию систем, способных к самообучению и самовосстановлению. Не стоит искать совершенство в алгоритмах, а нужно научиться строить экосистемы, в которых ошибки — это не провалы, а возможности для эволюции.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.17435.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-22 15:38