探索具身導(dǎo)航的未來(lái)：三維場(chǎng)景理解的突破與應(yīng)用

新加坡國(guó)立大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士生王子涵主講~

原標(biāo)題：CVPR具身智能視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航RxR競(jìng)賽冠軍方案一作開(kāi)講！主講具身導(dǎo)航中的三維場(chǎng)景理解 | 講座預(yù)告
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具身導(dǎo)航中的三維場(chǎng)景理解

具身智能體的視覺(jué)導(dǎo)航能力是實(shí)現(xiàn)智能體在復(fù)雜環(huán)境中自主行動(dòng)的重要基礎(chǔ)。近年來(lái)，基于開(kāi)放域語(yǔ)言指令的視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航任務(wù)逐漸成為研究的熱點(diǎn)，因其在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)性和價(jià)值巨大。本文將重點(diǎn)介紹相關(guān)研究成果，尤其是在三維環(huán)境表征和理解方面的進(jìn)展。

1. 具身導(dǎo)航的核心難點(diǎn)與基礎(chǔ)方法介紹

具身導(dǎo)航面臨諸多挑戰(zhàn)，包括理解單個(gè)物體、物體間關(guān)系以及空間布局。這要求智能體能夠?qū)崟r(shí)更新環(huán)境表征，并與語(yǔ)言指令進(jìn)行有效對(duì)齊。傳統(tǒng)方法如低噪聲點(diǎn)云的3D Visual Grounding在復(fù)雜環(huán)境中效果有限，因此需要?jiǎng)?chuàng)新的解決方案。

2. 動(dòng)態(tài)構(gòu)建地圖表征方法GridMM

中科院計(jì)算所與新加坡國(guó)立大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了GridMM，這是一種動(dòng)態(tài)構(gòu)建與語(yǔ)言指令細(xì)粒度對(duì)齊的網(wǎng)格記憶地圖。GridMM通過(guò)將智能體觀察到的視覺(jué)特征映射到俯視角網(wǎng)格地圖，并在每個(gè)網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)與導(dǎo)航指令進(jìn)行語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)環(huán)境表征的實(shí)時(shí)更新。該方法在ICCV 2023上獲得認(rèn)可，并成為CVPR 2023 Embodied AI視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航RxR競(jìng)賽的冠軍方案。

3. 基于特征場(chǎng)的導(dǎo)航前瞻探索策略HNR

另一項(xiàng)重要進(jìn)展是HNR（Lookahead Exploration with Neural Radiance Representation），這是第一個(gè)可用于視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航的可泛化特征場(chǎng)。HNR通過(guò)將歷史觀察的視覺(jué)特征映射到三維空間，并利用體積渲染解碼與CLIP語(yǔ)義空間對(duì)齊的新視角表征，顯著提高了智能體的導(dǎo)航規(guī)劃能力。相關(guān)成果在CVPR 2024 Highlight中得到展示。

4. 視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航的Sim-to-Real部署

面對(duì)現(xiàn)實(shí)環(huán)境中機(jī)器人僅配備單目相機(jī)的挑戰(zhàn)，VLN-3DFF提出了一種新的Sim-to-Real方案，該方案通過(guò)3D特征場(chǎng)構(gòu)建高性能的單目視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航模型。該模型能夠通過(guò)語(yǔ)義地圖預(yù)測(cè)全景范圍的可導(dǎo)航候選點(diǎn)，成功率提升超過(guò)6%。相關(guān)論文將在CoRL 2024中發(fā)表。

5. 利用3D語(yǔ)言數(shù)據(jù)訓(xùn)練層次化特征場(chǎng)提升機(jī)器人導(dǎo)航能力

3D-LF是一個(gè)重要的研究成果，它通過(guò)大規(guī)模3D-Language數(shù)據(jù)訓(xùn)練層次化特征場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)物體、關(guān)系和環(huán)境布局的多層級(jí)語(yǔ)義表征。這項(xiàng)研究不僅提升了視覺(jué)語(yǔ)言導(dǎo)航的性能，也驗(yàn)證了3D語(yǔ)言特征場(chǎng)在具身任務(wù)中的應(yīng)用價(jià)值。

綜上所述，具身導(dǎo)航領(lǐng)域的研究進(jìn)展為智能體的自主導(dǎo)航能力提供了新的方法和思路，尤其是在三維環(huán)境的理解和表征方面。未來(lái)的研究將繼續(xù)探索如何將這些技術(shù)有效應(yīng)用于真實(shí)世界的場(chǎng)景中，以推動(dòng)具身智能的實(shí)際應(yīng)用。

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作者簡(jiǎn)介：智猩猩旗下矩陣賬號(hào)之一，聚焦大模型開(kāi)啟的通用人工智能浪潮。