FlowMaps: Modeling Long-Term Multimodal Object Dynamics with Flow Matching
作者: Francesco Argenziano, Miguel Saavedra-Ruiz, Sacha Morin, Charlie Gauthier, Daniele Nardi, Liam Paull
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-06-18
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出FlowMaps以解决动态物体长期多模态建模问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 动态物体预测 多模态建模 流匹配 机器人导航 家庭环境
📋 核心要点
- 现有方法在动态物体位置预测中难以处理人类交互导致的复杂变化，缺乏对物体动态的长期建模能力。
- FlowMaps通过潜在流匹配模型，学习物体之间的依赖关系及其随时间的演变，从而预测动态物体的未来位置。
- 在超过600个实验中，FlowMaps在动态物体导航任务中超越了现有方法，显示出显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
在日常家庭环境中，机器人需要理解和导航三维场景的空间和时间特征。人类与物体的交互导致物体位置的变化，这使得机器人难以可靠地将当前观察与之前见过的物体关联。FlowMaps是一种潜在流匹配模型，通过学习物体之间的隐含依赖关系及其时间演变，预测动态物体未来位置的多模态分布。该方法在动态物体导航任务中表现优异，超越了现有最先进的方法，展示了在变化的家庭环境中建模物体动态的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决机器人在动态家庭环境中对物体位置预测的挑战，现有方法无法有效处理人类交互导致的物体位置变化。
核心思路：FlowMaps通过学习物体之间的隐含依赖关系和时间演变，建立多模态分布模型，从而预测物体未来的位置。该设计使得机器人能够更好地理解和利用人类的行为模式。
技术框架：FlowMaps的整体架构包括数据输入模块、流匹配模块和预测输出模块。数据输入模块负责收集历史交互数据，流匹配模块通过学习物体动态特征进行建模，预测输出模块则生成未来位置的多模态分布。
关键创新：FlowMaps的主要创新在于其潜在流匹配机制，能够有效捕捉物体之间的时空依赖关系，与传统方法相比，显著提高了动态物体位置预测的准确性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化流匹配效果，并通过深度神经网络结构来实现复杂的特征学习，确保模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在超过600个实验中，FlowMaps在动态物体导航任务中表现优异，超越了现有最先进的方法，显示出在物体位置预测上的显著提升，具体性能数据未详细披露，但结果表明其在变化环境中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭机器人、智能家居系统和自动化服务机器人等。通过提高机器人对动态环境的理解能力，FlowMaps能够显著提升机器人在复杂家庭场景中的导航和交互能力，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Joint spatial and temporal understanding of 3D scenes is a crucial requirement for robots deployed in everyday household environments. Such agents must not only comprehend and navigate spatial layouts, but also reason about how these spaces evolve over time. In particular, humans interact with objects daily, causing them to change position throughout the environment and making it difficult for robots to reliably associate current observations with previously seen objects. However, these interactions are not random: human habits and routines induce spatio-temporally consistent patterns in object locations, which robotic agents can potentially learn and then exploit for downstream tasks such as navigation. To this end, we introduce FlowMaps, a latent flow matching model for estimating multimodal distributions over the future locations of dynamic objects in a continuous 3D space. By learning the implicit dependencies among objects and their temporal evolution, FlowMaps predicts likely changes in object locations conditioned on past human interactions, while supporting generalization across previously unseen environments that share similar object routines. To demonstrate the utility of this method, we deploy FlowMaps in a downstream dynamic Object Navigation task in both simulated and real-world environments. Across more than 600 episodes, FlowMaps outperforms state-of-the-art approaches, showing that modeling object dynamics through continuous, multimodal spatio-temporal distributions improves robotic search and navigation in changing household environments. Code and additional material is available at https://fra-tsuna.github.io/flowmaps/.