Exploitation-Guided Exploration for Semantic Embodied Navigation

📄 arXiv: 2311.03357v1 📥 PDF

作者: Justin Wasserman, Girish Chowdhary, Abhinav Gupta, Unnat Jain

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2023-11-06

备注: Code and results available at http://xgxvisnav.github.io

💡 一句话要点

提出基于利用引导的探索方法以提升语义体导航性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 体导航 模块化策略 探索与利用 仿真到现实 机器人技术 策略优化

📋 核心要点

  1. 现有的模块化策略在体导航任务中存在组合性不足的问题，难以有效整合探索与利用。
  2. 本文提出的利用引导的探索（XGX）方法，通过将探索和利用模块结合，优化了导航过程中的策略选择。
  3. 实验结果表明，XGX在物体导航任务中的表现从70%提升至73%，并在目标条件探索中展现出更高的效率。

📝 摘要（中文）

在近年来的体导航和仿真到机器人转移的进展中，模块化策略已成为一种事实上的框架。然而，组合性不仅仅是将学习负载分解为模块组件。本文探讨了一种有原则的方式来语法上组合这些组件。特别地，我们提出了利用引导的探索（XGX），将探索和利用的独立模块以新颖且直观的方式结合在一起。我们配置利用模块在导航的确定性最后步骤中接管，即当目标变得可见时。关键是，利用模块强制探索模块，并继续推动被覆盖的策略优化。XGX通过有效的分解和新颖的引导，将在具有挑战性的物体导航任务上的性能从70%提升至73%。通过针对性分析，我们还表明XGX在目标条件探索方面更为高效。最后，我们展示了仿真到现实的转移，XGX在机器人硬件上表现超过最佳基线的两倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有体导航方法中模块化策略的组合性不足，导致探索与利用的有效整合困难。

核心思路：提出利用引导的探索（XGX），通过将独立的探索和利用模块结合，优化导航过程中的决策，使得在目标可见时能够更有效地进行导航。

技术框架：XGX的整体架构包括两个主要模块：探索模块和利用模块。在导航过程中，探索模块负责初步的环境探索，而利用模块在目标可见时接管，确保导航的准确性和效率。

关键创新：XGX的核心创新在于利用模块对探索模块的强制引导，这种设计使得策略优化过程更加高效，克服了传统方法中探索与利用分离的局限性。

关键设计：在参数设置上，XGX采用了特定的损失函数来平衡探索与利用的权重，同时在网络结构上，探索模块与利用模块之间的交互设计确保了信息的有效传递。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，XGX方法在物体导航任务中的性能从70%提升至73%，显示出显著的改进。此外，在目标条件探索方面，XGX展现出更高的效率，且在仿真到现实的转移中，其性能超过最佳基线的两倍，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、智能家居系统以及增强现实等场景。通过提升导航的准确性和效率，XGX方法能够在复杂环境中实现更为智能的决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In the recent progress in embodied navigation and sim-to-robot transfer, modular policies have emerged as a de facto framework. However, there is more to compositionality beyond the decomposition of the learning load into modular components. In this work, we investigate a principled way to syntactically combine these components. Particularly, we propose Exploitation-Guided Exploration (XGX) where separate modules for exploration and exploitation come together in a novel and intuitive manner. We configure the exploitation module to take over in the deterministic final steps of navigation i.e. when the goal becomes visible. Crucially, an exploitation module teacher-forces the exploration module and continues driving an overridden policy optimization. XGX, with effective decomposition and novel guidance, improves the state-of-the-art performance on the challenging object navigation task from 70% to 73%. Along with better accuracy, through targeted analysis, we show that XGX is also more efficient at goal-conditioned exploration. Finally, we show sim-to-real transfer to robot hardware and XGX performs over two-fold better than the best baseline from simulation benchmarking. Project page: xgxvisnav.github.io