論文信息

題目：One-4-All: Neural Potential Fields for Embodied Navigation
作者：Sacha Morin, Miguel Saavedra-Ruiz
來(lái)源：arXiv
時(shí)間：2023

Abstract

現(xiàn)實(shí)世界的導(dǎo)航可能需要使用高維 RGB 圖像進(jìn)行長(zhǎng)視野規(guī)劃，這對(duì)基于端到端學(xué)習(xí)的方法提出了巨大的挑戰(zhàn)。

目前的半?yún)?shù)方法通過(guò)將學(xué)習(xí)的模塊與環(huán)境的拓?fù)溆洃浵嘟Y(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)范圍導(dǎo)航，通常表示為先前收集的圖像上的圖形。
然而，在實(shí)踐中使用這些圖需要調(diào)整一些修剪啟發(fā)法。這些啟發(fā)式對(duì)于避免虛假邊緣、限制運(yùn)行時(shí)內(nèi)存使用以及在大型環(huán)境中保持相當(dāng)快速的圖形查詢(xún)是必要的。

我們提出了 One-4-All (O4A)，這是一種利用自監(jiān)督和流形學(xué)習(xí)來(lái)獲得無(wú)圖、端到端導(dǎo)航管道的方法，其中目標(biāo)被指定為圖像。導(dǎo)航是通過(guò)貪婪地最小化在圖像嵌入上連續(xù)定義的勢(shì)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。我們的系統(tǒng)在 RGB 數(shù)據(jù)和控件的非專(zhuān)家探索序列上進(jìn)行離線(xiàn)訓(xùn)練，并且不需要任何深度或姿勢(shì)測(cè)量。

Introduction

導(dǎo)航問(wèn)題的特點(diǎn)是機(jī)器人能夠識(shí)別給定環(huán)境中起始姿勢(shì)和目標(biāo)姿勢(shì)之間最有效和可行的路徑。

標(biāo)準(zhǔn)方法包括首先在環(huán)境中駕駛機(jī)器人來(lái)構(gòu)建度量地圖（通常使用范圍傳感器），然后使用此表示進(jìn)行規(guī)劃 [1]。然而，這些方法的記憶復(fù)雜性隨著環(huán)境的大小而擴(kuò)展得很差，并且它們不利用語(yǔ)義信息或視覺(jué)線(xiàn)索[2]。

作為替代方案，基于學(xué)習(xí)的方法（也稱(chēng)為體驗(yàn)式學(xué)習(xí) [3]）由于能夠直接處理高維數(shù)據(jù)（例如圖像）并推理場(chǎng)景中的非幾何概念而獲得了發(fā)展勢(shì)頭。此外，這些方法對(duì)于非專(zhuān)業(yè)用戶(hù)來(lái)說(shuō)使用起來(lái)更加直觀，因?yàn)樗鼈冊(cè)试S使用地點(diǎn)或?qū)ο蟮膱D像而不是度量空間中的坐標(biāo)來(lái)指定目標(biāo)位置[4]。然而，端到端的體驗(yàn)式學(xué)習(xí)通常會(huì)學(xué)習(xí)一個(gè)將圖像直接映射到動(dòng)作的全局控制器，無(wú)法推理長(zhǎng)期目標(biāo)。此外，它們因數(shù)據(jù)效率低下而聞名

為了克服長(zhǎng)視距導(dǎo)航的挑戰(zhàn)，拓?fù)溆洃洷硎綶7]被用來(lái)將導(dǎo)航問(wèn)題分為兩部分。
首先，內(nèi)存表示用于生成全局一致的導(dǎo)航計(jì)劃，
然后使用學(xué)習(xí)的或經(jīng)典的本地控制器[8]逐個(gè)航路點(diǎn)地跟蹤該計(jì)劃。
結(jié)合了基于記憶和學(xué)習(xí)的組件的方法被稱(chēng)為半?yún)?shù)，而僅依賴(lài)于學(xué)習(xí)的方法被稱(chēng)為全參數(shù)。

雖然半?yún)?shù)方法已被證明對(duì)于室內(nèi) [9]、[10]、[4]、[11] 和室外 [12]、[13] 基于圖像的導(dǎo)航有效，但它們?nèi)匀挥龅?strong>內(nèi)存問(wèn)題。這是拓?fù)溆洃浲ǔ１痪幋a為圖的結(jié)果，其節(jié)點(diǎn)表示訪(fǎng)問(wèn)的狀態(tài)，邊表示可遍歷性。隨著環(huán)境規(guī)模的增加，圖中需要更多的節(jié)點(diǎn)和邊，從而增加內(nèi)存需求。

此外，圖中的虛假連接可能會(huì)阻礙導(dǎo)航性能，因?yàn)樗鼈兛赡艽砦锢硎澜缰胁豢尚械霓D(zhuǎn)換，從而導(dǎo)致全局規(guī)劃階段的故障模式。

為了解決這些限制，我們提出了 One-4-All (O4A)，一種用于圖像目標(biāo)導(dǎo)航的端到端全參數(shù)方法。
O4A 使用 RGB 數(shù)據(jù)和控件的非專(zhuān)家探索序列進(jìn)行離線(xiàn)訓(xùn)練。
我們首先依靠自我監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別相鄰的 RGB 觀察值。有了這種連通性的概念，我們計(jì)算一個(gè)圖來(lái)為我們的規(guī)劃模塊導(dǎo)出流形學(xué)習(xí)目標(biāo)[14]、[15]，我們將其稱(chēng)為測(cè)地線(xiàn)回歸器。
測(cè)地線(xiàn)回歸器將學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)成對(duì) RGB 圖像之間的最短路徑長(zhǎng)度，從這個(gè)意義上說(shuō)，對(duì)環(huán)境的幾何形狀進(jìn)行編碼并充當(dāng)我們的內(nèi)存模塊 。雖然我們?cè)谟?xùn)練期間計(jì)算臨時(shí)圖，但我們將其丟棄以進(jìn)行導(dǎo)航，并發(fā)現(xiàn)它不需要現(xiàn)有半?yún)?shù)方法的手工圖修剪啟發(fā)式方法。直觀上，我們用圖中潛在大量的節(jié)點(diǎn)和邊來(lái)?yè)Q取固定數(shù)量的可學(xué)習(xí)參數(shù)，從而減輕半?yún)?shù)方法的內(nèi)存限制。推理也得到了改進(jìn)：圖查詢(xún)被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的高效前向傳遞所取代。

我們的主要貢獻(xiàn)是：
? 使用 RGB 數(shù)據(jù)和控制的非專(zhuān)家探索序列的離線(xiàn)自我監(jiān)督訓(xùn)練程序，無(wú)需任何深度或姿勢(shì)測(cè)量。
? 無(wú)圖、端到端的導(dǎo)航管道，避免調(diào)整圖修剪啟發(fā)法；
? 一個(gè)潛在的基于實(shí)地的規(guī)劃器，由于經(jīng)過(guò)多種學(xué)習(xí)目標(biāo)訓(xùn)練的測(cè)地線(xiàn)吸引子，可以避免局部極小值并達(dá)到長(zhǎng)期目標(biāo)；
? 一個(gè)可解釋的系統(tǒng)，即使在沒(méi)有任何姿態(tài)信息的情況下，也可以恢復(fù)其潛在空間中的環(huán)境拓?fù)洹?/p>

Related work

這部分就是Introduction的詳細(xì)版，暫時(shí)不需要過(guò)多關(guān)注

Method

Problem Definition

我們考慮一個(gè)具有離散動(dòng)作空間 A = { S T O P , F O R W A R D , R O T A T E _ R I G H T , R O T A T E _ L E F T } A = \{STOP, FORWARD, ROTATE\_RIGHT, ROTATE\_LEFT\} A={STOP,FORWARD,ROTATE_RIGHT,ROTATE_LEFT} 的機(jī)器人來(lái)執(zhí)行圖像目標(biāo)導(dǎo)航任務(wù) [31]。利用我們對(duì)機(jī)器人幾何形狀的了解和適當(dāng)?shù)耐飧惺軝C(jī)載傳感器（例如，前置激光掃描儀），我們假設(shè)可以估計(jì)一組無(wú)碰撞動(dòng)作。

當(dāng)提示目標(biāo)圖像 $o_g$ 時(shí)，智能體應(yīng)僅使用 RGB 觀測(cè)值 $o_t$ 和 $A_{free}$ 估計(jì)在部分可觀察的設(shè)置中導(dǎo)航到目標(biāo)位置。

代理還需要通過(guò)在目標(biāo)附近自動(dòng)調(diào)用 STOP 來(lái)確定何時(shí)達(dá)到目標(biāo)

Data

我們的目標(biāo)是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)化的學(xué)習(xí)模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像目標(biāo)導(dǎo)航。對(duì)于任何給定的環(huán)境，我們假設(shè)一些先前收集的觀測(cè)軌跡 τ o = { o t } t = 1 T τ_o = \{o_t\}^T_{t=1} τo?={ot?}t=1T? 和相應(yīng)的動(dòng)作 τ a = { a t } t = 1 T τ_a = \{a_t\}^T_{t=1} τa?={at?}t=1T? 可用。為了符號(hào)簡(jiǎn)潔性，我們考慮來(lái)自單一環(huán)境的單一軌跡，但實(shí)際上使用來(lái)自不同環(huán)境的多個(gè)數(shù)據(jù)軌跡（圖 2）。我們不需要專(zhuān)家的數(shù)據(jù)收集策略，數(shù)據(jù)集可以是遠(yuǎn)程操作、自我探索或隨機(jī)游走的產(chǎn)物，只要它充分覆蓋環(huán)境的自由空間即可。

值得注意的是，我們?cè)跓o(wú)監(jiān)督的環(huán)境中處理導(dǎo)航，并且不假設(shè)可以訪(fǎng)問(wèn)每個(gè)圖像觀察的姿勢(shì)估計(jì)，這極大地簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)收集。此外，我們不收集任何深度測(cè)量結(jié)果，僅在運(yùn)行時(shí)依靠前置激光掃描儀進(jìn)行簡(jiǎn)單的碰撞檢查。

System

Overview

我們?cè)趫D 2 中說(shuō)明并展示了我們系統(tǒng)的概述。我們首先依靠自監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)與連接頭配對(duì)的 RGB 主干，以推斷 ${\tau }_o$ 中所有圖像的圖形。然后，該圖將用于導(dǎo)出正向運(yùn)動(dòng)學(xué)模塊和測(cè)地線(xiàn)回歸器的訓(xùn)練目標(biāo)。

Local Backbone

本地主干學(xué)習(xí)從原始圖像到低維嵌入 $h:O_{RGB}\to X$ 的映射。為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們將提取的特征表示為 x = h(o)。函數(shù) h 將具有雙重目的：
1）提取 X = Rn 中的低維特征，將其用作其他模塊的輸入；
2）學(xué)習(xí)定義為

鑒于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中缺乏姿勢(shì)信息，h 通過(guò)自我監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練。我們使用經(jīng)常用于訓(xùn)練暹羅架構(gòu)的對(duì)比損失函數(shù)的變體:

方程 2 是時(shí)間對(duì)比學(xué)習(xí)的一個(gè)實(shí)例：我們知道連續(xù)觀察（正對(duì)）在姿態(tài)方面確實(shí)很接近，因此鼓勵(lì)其與 X 中的距離恰好為 m+ 。負(fù)數(shù)被推到至少 m? 的距離，反映了這樣一個(gè)事實(shí)：即使現(xiàn)階段未知它們之間的確切距離，它們也不應(yīng)該共享相同的鄰域。這一最新的觀察激發(fā)了術(shù)語(yǔ)“局部度量”[15]，因?yàn)閷?shí)際距離 dh 僅在應(yīng)用于潛在空間中接近的正對(duì)時(shí)才提供信息。應(yīng)該強(qiáng)調(diào)的是，dh 通常無(wú)法預(yù)測(cè)負(fù)對(duì)之間的距離，因?yàn)樗?m? 附近飽和，如[15]中所述。

Inverse Kinematics Head

組件 f ? : X × X → A ∪ { N O T _ C O N N E C T E D } f^? : X × X → A ∪ \{NOT\_CONNECTED\} f?:X×X→A∪{NOT_CONNECTED} 預(yù)測(cè)兩個(gè)嵌入之間移動(dòng)所需的操作，或者當(dāng)認(rèn)為單個(gè)操作中的轉(zhuǎn)換不可行時(shí)返回 $NOT\_CONNECTED$ 標(biāo)記。因此，$f^{?}$ 既充當(dāng)閉環(huán)模塊又充當(dāng)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)預(yù)測(cè)器。

它是使用 ${\tau }_a$ 中觀察到的動(dòng)作的標(biāo)準(zhǔn)交叉熵?fù)p失進(jìn)行訓(xùn)練的。我們使用等式 2 中的相同負(fù)數(shù) N 來(lái)訓(xùn)練 NOT_CONNECTED 類(lèi)。

即使 N 中的大多數(shù)負(fù)例都是真負(fù)例（從某種意義上說(shuō)，觀察結(jié)果與一個(gè)操作步驟無(wú)法連接），h 和$f^{?}$ 在訓(xùn)練過(guò)程中也可能會(huì)遇到偶爾的假負(fù)例。例如，如果同一位置被訪(fǎng)問(wèn)兩次，則引發(fā)的觀察結(jié)果可能在時(shí)間上不連續(xù)，然后可能出現(xiàn)在 N 中。這些漏報(bào)實(shí)際上對(duì)應(yīng)于經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的系統(tǒng)應(yīng)該在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的閉環(huán)。在實(shí)踐中，事實(shí)證明，假陰性并不會(huì)阻止 $f^{?}$ 學(xué)習(xí)良好的連接性（圖 4）。

Graph Construction

配備了 h 和 $f^{?}$，我們現(xiàn)在可以構(gòu)建一個(gè)有向圖 G，其邊使用 dh 進(jìn)行加權(quán)（等式 1）。我們首先將收集的數(shù)據(jù)視為具有觀察到的邊 $Eo=(ot,ot+1):ot,ot+1\in \tau o$ 的鏈圖，然后運(yùn)行成對(duì)計(jì)算以獲得新的閉環(huán)邊 Ep = {(ot, os ) : ot, os ε τo, f ?(xt, xs) ε A}。最終的圖形是 G = (τo, Eo ∪ Ep)。不需要對(duì)圖進(jìn)行額外的后處理，這與現(xiàn)有方法[9]、[10]、[12]、[26]相反，現(xiàn)有方法可能需要調(diào)整大量超參數(shù)來(lái)管理節(jié)點(diǎn)和邊。

Forward Kinematrics Head

正向運(yùn)動(dòng)學(xué)頭由 $f:X\times A\to X$ 表示，并使用來(lái)自 G 的邊/過(guò)渡進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì)于訓(xùn)練期間 G 中的任何邊 $(o_t,o_s)$，使用均方誤差損失來(lái)訓(xùn)練模塊以逼近函數(shù)$(x_t,f^{?}(x_t,x_s))\to x_s$，使用反向運(yùn)動(dòng)學(xué)頭 $f^{?}$ 提供輸入動(dòng)作，即使沒(méi)有觀察到。因此，f 將受益于 $E_p$ 中最初未在 $E_o$ 中觀察到的額外躍遷。上面是一個(gè)稱(chēng)為協(xié)同訓(xùn)練的半監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例[33]，其中函數(shù) h 和 $f^{?}$ 用于標(biāo)記訓(xùn)練集中看不見(jiàn)的轉(zhuǎn)換，從而增強(qiáng)用于訓(xùn)練 f 的監(jiān)督信號(hào)。

Geodesic Regressor

最終組件和核心規(guī)劃模塊 $p^{+}:X\times X\to {\mathbb{R}}^{+}$ 學(xué)習(xí)預(yù)測(cè) G 上的最短路徑長(zhǎng)度。我們將這些距離表示為 $d_G(o_t,o_g)$ 并使用 Dijkstra 算法計(jì)算它們。 $d_G$ 是在來(lái)自 G 的離散頂點(diǎn)集的觀察對(duì)上定義的。我們的目標(biāo)是將其擴(kuò)展到連續(xù)潛在空間 X 上，以在運(yùn)行時(shí)預(yù)測(cè)任何圖像對(duì)的最短路徑長(zhǎng)度。測(cè)地線(xiàn)回歸器的訓(xùn)練損失為

將觀測(cè)結(jié)果解釋為來(lái)自嵌入高維 RGB 空間中的流形的樣本，主干 h 學(xué)習(xí)局部歐幾里德鄰域 (dh) 的嵌入，這些鄰域通過(guò)圖搜索鏈接在一起以計(jì)算整個(gè)流形上的測(cè)地線(xiàn)（固有）距離。方程 3 實(shí)際上對(duì)應(yīng)于流形學(xué)習(xí)目標(biāo) ，我們將在圖 4 中以可解釋的環(huán)境可視化形式顯示 O4A 訓(xùn)練結(jié)果。

一旦所有組件都經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，G 就可以被丟棄，并且在部署系統(tǒng)時(shí)不再需要 G。事實(shí)上，f 和 $p^{+}$ 都將提供圖像目標(biāo)導(dǎo)航所需的所有信息，我們將在第 IIID 小節(jié)中詳細(xì)介紹。事實(shí)上，測(cè)地線(xiàn)回歸量 $p^{+}$ 可以解釋為對(duì) G 的幾何形狀進(jìn)行編碼，從而用潛在的大量節(jié)點(diǎn)和邊換取固定數(shù)量的可學(xué)習(xí)參數(shù)。

Multiple Environment Setting

當(dāng)考慮 k 個(gè)環(huán)境時(shí)，我們?cè)谡麄€(gè)數(shù)據(jù)上訓(xùn)練 h 和 $f^{?}$。為了給模型提供更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，我們從相同環(huán)境或不同環(huán)境中采樣負(fù)樣本 N。然后，h 和 $f^{?}$ 可用于閉環(huán)并計(jì)算一組圖 { G i } i = 1 k \{G_i\}^k_{i=1} {Gi?}i=1k?，每個(gè)環(huán)境一個(gè)。然后使用所有圖表的轉(zhuǎn)換來(lái)訓(xùn)練正向運(yùn)動(dòng)學(xué) f。最后，每個(gè) $G_i$ 用于訓(xùn)練測(cè)地線(xiàn)回歸器 $p_i^{+}$ ?？傊琱、$f^{?}$ 和 f 是跨環(huán)境共享的，而 $p_i^{+}$ 是特定于環(huán)境的。

Navigation

在本節(jié)中，我們討論如何部署 O4A 進(jìn)行導(dǎo)航。我們的方法受到人工勢(shì)場(chǎng) (APF) 方法 [20] 的強(qiáng)烈啟發(fā)，
該方法通過(guò)定義
A）目標(biāo)周?chē)奈齽?shì)和
B）障礙物周?chē)呐懦鈩?shì)來(lái)規(guī)劃代理配置空間上的運(yùn)動(dòng)
從而使代理能夠最小化通過(guò)梯度下降的總勢(shì)函數(shù)在避開(kāi)障礙物的同時(shí)達(dá)到目標(biāo)。

與 APF 一樣，O4A 將通過(guò)最小化位于目標(biāo)處的吸引子來(lái)進(jìn)行導(dǎo)航。
由于實(shí)際的代理和目標(biāo)狀態(tài)是未觀察到的，因此潛在的計(jì)算發(fā)生在潛在空間 X 上，即代理和目標(biāo) RGB 觀察值的嵌入。
作為吸引子，我們使用測(cè)地回歸器 p+ 來(lái)估計(jì)到目標(biāo)的測(cè)地距離。
至關(guān)重要的是，這種吸引子會(huì)影響環(huán)境幾何形狀，例如，可以將智能體驅(qū)出死胡同，到達(dá)歐幾里得距離接近但測(cè)地距離較遠(yuǎn)的目標(biāo)（參見(jiàn)圖 3）。

在實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)僅最小化 p+ 不足以成功導(dǎo)航。由于吸引子景觀中的局部最小值，代理通常會(huì)在兩個(gè)姿勢(shì)之間搖擺，這可能是由于學(xué)習(xí)錯(cuò)誤和離散動(dòng)作空間而發(fā)生的。因此，我們發(fā)現(xiàn)定義一個(gè)潛在排斥函數(shù)很有用，該函數(shù)僅在特定半徑 $m_r\in {\mathbb{R}}^{+}$ 內(nèi)有效：

詳細(xì)的導(dǎo)航過(guò)程如算法 1 所示。在導(dǎo)航過(guò)程中，我們的智能體通過(guò)在由碰撞檢測(cè)函數(shù) γ 估計(jì)的集合 Af ree 上使用正向運(yùn)動(dòng)學(xué)尋找最佳候選動(dòng)作，貪婪地最小化 P。這與 APF 形成鮮明對(duì)比，因?yàn)槲覀儗⒁l(fā)碰撞的動(dòng)作列入黑名單，而不是明確地建模障礙物周?chē)某饬?。在?shí)踐中，由于代理在原地旋轉(zhuǎn)，我們假設(shè)只有FORWARD動(dòng)作才能引起碰撞，這大大簡(jiǎn)化了碰撞檢測(cè)γ：我們只需根據(jù)機(jī)器人的幾何形狀在機(jī)器人前面定義一個(gè)掃描碰撞框。

還應(yīng)該注意的是，STOP 操作從未??包含在 Af ree 中。相反，我們發(fā)現(xiàn)對(duì)本地指標(biāo) dh 進(jìn)行閾值設(shè)置是在目標(biāo)附近調(diào)用 STOP 的更可靠方法。

Experiments

我們?cè)谀M和現(xiàn)實(shí)環(huán)境中評(píng)估我們的方法。該代理是一個(gè)差動(dòng)驅(qū)動(dòng)機(jī)器人，配有兩個(gè) RGB 攝像頭，一個(gè)朝前，另一個(gè)朝后，每個(gè)攝像頭的視野均為 90°。每張圖像的分辨率為 96×96 像素。與[34]一致，機(jī)器人向前移動(dòng)0.25m，旋轉(zhuǎn)15°

Conclusion

雖然經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的 O4A 是無(wú)圖的，但我們仍然需要為每個(gè)環(huán)境學(xué)習(xí)測(cè)地線(xiàn)回歸器來(lái)對(duì)幾何進(jìn)行編碼（就像當(dāng)前的方法需要構(gòu)建特定于環(huán)境的圖一樣）。
跨環(huán)境推廣測(cè)地線(xiàn)回歸是一個(gè)有前途的研究領(lǐng)域，因?yàn)樗梢栽试S在新設(shè)置中完全跳過(guò)圖形構(gòu)建階段。此外，現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)驗(yàn)表明，O4A 很難最大限度地減少旋轉(zhuǎn)動(dòng)作的數(shù)量，并且仍然存在一定數(shù)量的垃圾。我們認(rèn)為，這可能是由 15° 離散旋轉(zhuǎn)動(dòng)作引起的：如果機(jī)器人理想情況下需要轉(zhuǎn)動(dòng) 7.5°，它可能會(huì)在向左和向右之間振蕩，因?yàn)槭聦?shí)上每個(gè)步驟都是貪婪地采取行動(dòng)，而不是明確地遵循一個(gè)長(zhǎng)的動(dòng)作。短期計(jì)劃。進(jìn)一步調(diào)整負(fù)勢(shì)或具有連續(xù)動(dòng)作空間的實(shí)現(xiàn)應(yīng)該可以解決這個(gè)問(wèn)題。
最后，與許多現(xiàn)有的導(dǎo)航和 SLAM 系統(tǒng)一樣，O4A 不考慮動(dòng)態(tài)或半靜態(tài)對(duì)象文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-634690.html

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