GOAT: GO to Any Thing
作者: Matthew Chang, Theophile Gervet, Mukul Khanna, Sriram Yenamandra, Dhruv Shah, So Yeon Min, Kavit Shah, Chris Paxton, Saurabh Gupta, Dhruv Batra, Roozbeh Mottaghi, Jitendra Malik, Devendra Singh Chaplot
分类: cs.RO
发布日期: 2023-11-10
💡 一句话要点
提出GOAT以解决移动机器人自主导航问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 移动机器人 自主导航 多模态理解 实例感知 语义记忆 深度学习 环境适应性
📋 核心要点
- 现有方法在移动机器人自主导航中面临多模态目标理解和环境适应性不足的挑战。
- GOAT通过模块化设计和实例感知语义记忆，支持多种目标描述方式，并能利用历史经验进行导航。
- 在90小时的实验中，GOAT的成功率从60%提升至90%，显著优于传统方法，展示了其在实际应用中的潜力。
📝 摘要（中文）
在家庭和仓库等部署场景中，移动机器人需要自主导航并执行人类操作员易于理解的任务。我们提出了GO To Any Thing (GOAT)，这是一个通用导航系统，具备多模态、终身学习和平台无关性三大特性。GOAT通过模块化系统设计和不断增强的实例感知语义记忆，能够跟踪不同视角下物体的外观，并区分同一类别的不同实例。实验结果显示，GOAT在675个目标的测试中取得了83%的成功率，较之前方法提高了32%。GOAT在环境中的经验积累使其成功率从60%提升至90%。此外，GOAT还可应用于拾取放置和社交导航等下游任务。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决移动机器人在复杂环境中自主导航的挑战，现有方法在多模态目标理解和环境适应性方面存在不足，无法有效处理人类自然语言和视觉信息的结合。
核心思路：GOAT的核心思路是通过模块化设计和实例感知语义记忆，支持多种目标描述方式（如类别标签、目标图像和语言描述），并利用过去的经验来提高导航性能。
技术框架：GOAT的整体架构包括多个模块，首先是输入处理模块，接收多模态目标描述；其次是语义记忆模块，存储和更新环境中物体的实例信息；最后是导航决策模块，根据目标信息和环境状态生成导航路径。
关键创新：GOAT的主要创新在于其实例感知语义记忆的设计，使其能够区分同一类别的不同实例，从而实现更精确的导航。这一设计与传统方法的单一类别识别方式形成鲜明对比。
关键设计：在技术细节上，GOAT采用了增强的记忆更新机制，结合了深度学习模型以处理多模态输入，使用特定的损失函数来优化导航路径的准确性和效率。具体参数设置和网络结构在实验中经过调优，以确保最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GOAT在90小时的实验中，成功率从首次目标的60%提升至90%，整体成功率达到83%，较之前方法提高了32%。这一显著提升展示了GOAT在复杂环境中自主导航的有效性和可靠性。
🎯 应用场景
GOAT的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在家庭自动化、仓库管理和服务机器人等领域。其多模态理解能力和环境适应性使得机器人能够更好地执行复杂任务，提升人机交互的自然性和效率。未来，GOAT的技术可以扩展到更多的机器人应用场景，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
In deployment scenarios such as homes and warehouses, mobile robots are expected to autonomously navigate for extended periods, seamlessly executing tasks articulated in terms that are intuitively understandable by human operators. We present GO To Any Thing (GOAT), a universal navigation system capable of tackling these requirements with three key features: a) Multimodal: it can tackle goals specified via category labels, target images, and language descriptions, b) Lifelong: it benefits from its past experience in the same environment, and c) Platform Agnostic: it can be quickly deployed on robots with different embodiments. GOAT is made possible through a modular system design and a continually augmented instance-aware semantic memory that keeps track of the appearance of objects from different viewpoints in addition to category-level semantics. This enables GOAT to distinguish between different instances of the same category to enable navigation to targets specified by images and language descriptions. In experimental comparisons spanning over 90 hours in 9 different homes consisting of 675 goals selected across 200+ different object instances, we find GOAT achieves an overall success rate of 83%, surpassing previous methods and ablations by 32% (absolute improvement). GOAT improves with experience in the environment, from a 60% success rate at the first goal to a 90% success after exploration. In addition, we demonstrate that GOAT can readily be applied to downstream tasks such as pick and place and social navigation.