Recursive Distillation for Open-Set Distributed Robot Localization

📄 arXiv: 2312.15897v2 📥 PDF

作者: Kenta Tsukahara, Kanji Tanaka

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2024-09-26)

备注: 5 pages, 4 figures, technical report

💡 一句话要点

提出一种递归蒸馏方法，用于开放环境下的分布式机器人定位。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人定位 知识蒸馏 开放环境 分布式系统 递归学习

📋 核心要点

  1. 现有自定位模型通常假设目标工作空间存在带标注的训练数据集，但在开放世界中，这一假设并不总是成立。
  2. 该文提出递归蒸馏方法，学生机器人通过向遇到的教师机器人学习，实现持续学习和适应开放环境。
  3. 该方法对教师模型要求低，可处理各种类型的教师，包括黑盒模型，并在无数据递归蒸馏场景下进行了验证。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于开放世界分布式机器人系统的新型训练方案。在该方案中，机器人（“学生”）可以向在陌生地点遇到的其他机器人（“教师”）寻求指导。具体而言，从教师模型重建伪训练数据集，并将其用于学生模型在领域、类别和词汇增量设置下的持续学习。与典型的知识迁移方案不同，我们的方案对教师模型仅引入极小的假设，因此它可以处理各种类型的开放集教师，包括不合作的、不可训练的（例如，图像检索引擎）或黑盒教师（即，数据隐私）。在本文中，我们研究了排序函数作为这种通用模型的实例，使用具有挑战性的无数据递归蒸馏场景，其中一旦经过训练的学生可以递归地加入下一代开放教师集。

🔬 方法详解

问题定义：在开放世界中，机器人难以获取带标注的训练数据，传统的自定位模型难以适应新环境。此外，在分布式机器人系统中，不同机器人可能拥有不同的模型和数据，如何有效地进行知识迁移是一个挑战。现有方法通常需要假设教师模型是可信的、可训练的，并且能够提供详细的训练数据，这在实际应用中可能难以满足。

核心思路：该论文的核心思路是利用知识蒸馏，让学生机器人从教师机器人那里学习知识，而无需访问教师的原始数据或了解其内部结构。通过递归蒸馏，学生机器人可以逐步提升自身性能，并最终成为下一代教师。这种方法的关键在于设计一种通用的知识迁移机制，能够处理各种类型的教师模型，包括黑盒模型和不可训练的模型。

技术框架：该方法包含以下主要步骤：1) 学生机器人遇到教师机器人；2) 学生机器人向教师机器人请求指导；3) 教师机器人根据自身模型生成伪训练数据；4) 学生机器人利用伪训练数据进行持续学习，更新自身模型。整个过程是递归的，学生机器人经过训练后可以成为新的教师机器人。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其通用性和递归性。它对教师模型的要求极低，可以处理各种类型的教师，包括黑盒模型和不可训练的模型。通过递归蒸馏，学生机器人可以逐步提升自身性能，并适应开放环境。此外，该方法还考虑了领域、类别和词汇增量学习的问题，使得学生机器人能够更好地适应新环境。

关键设计：该论文使用排序函数作为教师模型的实例。具体而言，教师模型根据输入图像生成一个排序列表，学生模型的目标是学习教师模型的排序结果。损失函数的设计需要考虑排序的特性，例如可以使用pairwise ranking loss。此外，为了处理领域、类别和词汇增量学习的问题，可以使用一些domain adaptation技术，例如对抗训练或最大均值差异（MMD）。

📊 实验亮点

该论文提出了一个具有挑战性的无数据递归蒸馏场景，并验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，学生机器人可以通过递归蒸馏逐步提升自身性能，并最终达到与教师机器人相当的水平。此外，该方法还能够处理各种类型的教师模型，包括黑盒模型和不可训练的模型，这使得其具有很强的通用性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种开放环境下的机器人定位任务，例如无人驾驶、移动机器人导航、以及智能巡检等。通过该方法，机器人可以在没有预先标注数据的情况下，利用其他机器人的知识进行学习和适应，从而提高其在复杂环境中的定位精度和鲁棒性。该方法还有助于构建更加智能和自主的分布式机器人系统。

📄 摘要（原文）

A typical assumption in state-of-the-art self-localization models is that an annotated training dataset is available for the target workspace. However, this is not necessarily true when a robot travels around the general open world. This work introduces a novel training scheme for open-world distributed robot systems. In our scheme, a robot (student") can ask the other robots it meets at unfamiliar places (teachers") for guidance. Specifically, a pseudo-training dataset is reconstructed from the teacher model and then used for continual learning of the student model under domain, class, and vocabulary incremental setup. Unlike typical knowledge transfer schemes, our scheme introduces only minimal assumptions on the teacher model, so that it can handle various types of open-set teachers, including those uncooperative, untrainable (e.g., image retrieval engines), or black-box teachers (i.e., data privacy). In this paper, we investigate a ranking function as an instance of such generic models, using a challenging data-free recursive distillation scenario, where a student once trained can recursively join the next-generation open teacher set.