가족 환경에서는 가족 구성원이 TV 캐비닛에 있는 리모콘을 가져오라는 요청을 받는 경우가 많습니다. 때로는 애완견도 면역이 되지 않는 경우가 있습니다. 하지만 사람은 다른 사람을 통제할 수 없는 상황에 처할 때가 항상 있습니다. 그리고 애완견은 지시사항을 이해하지 못할 수도 있습니다. 로봇에 대한 인간의 기대는 이러한 잡일을 완수하는 것입니다. 이것이 로봇에 대한 우리의 궁극적인 꿈입니다.
최근 뉴욕대학교와 Meta는 자율적으로 행동할 수 있는 로봇을 개발하기 위해 협력했습니다. "콘플레이크를 침대 옆 탁자 위에 올려주세요."라고 말하면 독립적으로 콘플레이크를 검색하고 최적의 경로와 해당 조치를 계획하여 작업을 성공적으로 완료합니다. 또한, 로봇은 물품 정리, 쓰레기 처리 기능도 갖추고 있어 사용자에게 편의를 제공합니다.
이 로봇은 OK-Robot이라고 불리며 뉴욕 대학교와 Meta의 연구원들이 만들었습니다. 그들은 시각적 언어 모델, 탐색 및 파악의 기본 모듈을 개방형 지식 기반 프레임워크에 통합하여 로봇의 효율적인 선택 및 배치 작업을 위한 솔루션을 제공했습니다. 이는 우리가 나이가 들면 차와 물을 제공하는 데 도움을 주는 로봇을 구입하는 것이 현실이 될 수 있다는 것을 의미합니다.
OK-Robot의 "개방형 지식" 포지셔닝은 대규모 공개 데이터 세트에 대해 훈련된 학습 모델을 의미합니다. OK-Robot이 새로운 가정 환경에 배치되면 iPhone에서 스캔 결과를 가져옵니다. 이러한 스캔을 기반으로 LangSam 및 CLIP을 사용하여 조밀한 시각적 언어 표현을 계산하고 이를 의미 메모리에 저장합니다. 그런 다음, 선택할 객체에 대한 언어적 쿼리가 주어지면 쿼리의 언어적 표현이 의미 기억과 일치됩니다. 다음으로 OK-Robot은 탐색 및 선택 모듈을 점진적으로 적용하고 필요한 개체로 이동하여 집어들게 됩니다. 객체를 폐기하는 데에도 유사한 프로세스를 사용할 수 있습니다.
OK-Robot을 연구하기 위해 연구진은 10가지 실제 가정 환경에서 테스트했습니다. 실험을 통해 그들은 눈에 보이지 않는 자연스러운 가정 환경에서 시스템의 제로 샘플 배포 성공률이 평균 58.5%라는 것을 발견했습니다. 그러나 이 성공률은 환경의 "자연성"에 크게 좌우됩니다. 또한 쿼리를 개선하고, 공간을 정리하고, 명백히 적대적인 개체(예: 너무 크거나 너무 반투명하거나 너무 미끄러운 개체)를 제외하면 이 성공률이 약 82.4%까지 증가할 수 있음을 발견했습니다.
뉴욕의 10개 가정 환경에서 OK-Robot은 171개의 픽업 작업을 시도했습니다.
요약하자면 실험을 통해 다음과 같은 결론에 도달했습니다.
공개 지식 로봇 분야의 다른 연구자들의 연구를 격려하고 지원하기 위해 저자는 OK-Robot의 코드와 모듈을 공유하겠다고 밝혔습니다. 자세한 내용은 https://ok-robot.github.io에서 확인할 수 있습니다.
이 연구는 주로 이 문제를 해결합니다. B에서 A를 선택하여 C에 배치합니다. 여기서 A는 개체이고 B와 C는 실제 환경 어딘가에 있습니다. 이를 달성하기 위해 제안된 시스템에는 개방형 어휘 개체 탐색 모듈, 개방형 어휘 RGB-D 잡기 모듈, 개체를 놓거나 놓기 위한 휴리스틱 모듈(휴리스틱 삭제)이 포함되어야 합니다.
Open Vocabulary Object Navigation
방을 스캔하는 것부터 시작하세요. 개방형 어휘 객체 탐색은 CLIP-Fields 접근 방식을 따르며 iPhone을 사용하여 가정 환경을 수동으로 스캔하는 사전 매핑 단계를 가정합니다. 이 수동 스캔은 iPhone의 Record3D 앱을 사용하여 홈 비디오를 캡처하여 위치가 포함된 일련의 RGB-D 이미지를 생성합니다.
각 방을 스캔하는 데 1분도 채 걸리지 않으며 정보가 수집되면 카메라 포즈 및 위치와 함께 RGB-D 이미지가 지도 작성을 위해 프로젝트 라이브러리로 내보내집니다. 녹음에는 지표면은 물론 주변 환경의 물체와 용기도 캡처되어야 합니다.
다음 단계는 객체 감지입니다. 스캔된 각 프레임에서 개방형 어휘 개체 감지기가 스캔된 콘텐츠를 처리합니다. 본 논문에서는 OWL-ViT 객체 탐지기를 선택했는데, 그 이유는 이 방법이 예비 쿼리에서 더 나은 성능을 발휘하기 때문입니다. 각 프레임에 감지기를 적용하고 각 객체 경계 상자, CLIP 임베딩 및 감지기 신뢰도를 추출하여 탐색 모듈의 객체 저장 모듈에 전달합니다.
그런 다음 객체 중심 의미 저장을 수행합니다. 이 문서에서는 이 단계를 수행하기 위해 VoxelMap을 사용합니다. 특히 카메라에서 수집한 깊이 이미지와 포즈를 사용하여 객체 마스크를 실제 좌표로 역투영합니다. 이러한 방식으로 각 점이 연관되어 있는 점 구름을 제공할 수 있습니다. CLIP의 의미 벡터.
다음에는 쿼리 메모리 모듈이 있습니다. 언어 쿼리가 주어지면 이 기사에서는 CLIP 언어 인코더를 사용하여 이를 의미 벡터로 변환합니다. 각 복셀은 집 안의 실제 위치와 연관되어 있으므로 그림 2의 (a)와 유사하게 쿼리 객체가 발견될 가능성이 가장 높은 위치를 찾을 수 있다.
이 글에서는 필요한 경우 "A on B"를 "A close B"로 구현합니다. 이를 위해 쿼리 A는 처음 10개 점을 선택하고 쿼리 B는 처음 50개 점을 선택합니다. 그런 다음 10×50 쌍별 유클리드 거리를 계산하고 가장 짧은 (A, B) 거리와 연관된 점 A를 선택합니다.
위 과정을 완료한 후 다음 단계는 현실 세계의 객체로 이동하는 것입니다. 현실 세계의 3D 위치 좌표를 얻으면 이를 로봇의 탐색 대상으로 사용하여 초기화할 수 있습니다. 운영 단계. 탐색 모듈은 로봇이 대상 개체를 조작할 수 있도록 로봇을 팔이 닿는 곳에 배치해야 합니다.
로봇이 현실 세계 물체를 파악
개방형 어휘 탐색과 달리 파악 작업을 완료하려면 알고리즘이 현실 세계의 임의 개체와 물리적으로 상호 작용해야 하므로 이 부분이 더욱 중요합니다. 어려움. 따라서 이 논문에서는 사전 훈련된 파악 모델을 사용하여 실제 파악 제스처를 생성하고 언어 조건 필터링을 위해 VLM을 사용하기로 선택했습니다.
이 기사에 사용된 파악 생성 모듈은 단일 RGB 이미지와 포인트 클라우드가 주어진 장면에서 평행한 턱 그리퍼를 사용하여 충돌 없는 파악을 생성하는 AnyGrasp입니다.
AnyGrasp는 파악 지점, 너비, 높이, 깊이 및 파악 점수를 포함하여 장면(그림 3, 열 2)에서 가능한 파악을 제공합니다. 이는 각 파악에 대한 교정되지 않은 모델 신뢰도를 나타냅니다.
언어 쿼리를 사용한 파악 필터링: AnyGrasp에서 얻은 파악 제안의 경우 이 기사에서는 LangSam을 사용하여 파악을 필터링합니다. 이 문서에서는 제안된 모든 그립 지점을 이미지에 투영하고 객체 마스크 내에 속하는 그립 지점을 찾습니다(그림 3, 열 4).
그립 실행. 최적의 파악이 결정되면(그림 3, 열 5) 간단한 사전 파악 방법을 사용하여 대상 물체를 파악할 수 있습니다.
객체 해제 또는 배치를 위한 휴리스틱 모듈
객체를 잡은 후 다음 단계는 객체를 배치할 위치입니다. 물체가 떨어지는 위치가 평평한 표면이라고 가정하는 HomeRobot의 기본 구현과 달리 이 문서에서는 싱크대, 쓰레기통, 상자 및 가방과 같은 오목한 물체도 덮도록 확장합니다.
이제 탐색, 잡기, 배치가 모두 완료되었으므로 이들을 하나로 모으기만 하면 됩니다. 이 방법은 새 집에 직접 적용할 수 있습니다. 새로운 가정 환경의 경우 연구는 1분 이내에 방을 스캔할 수 있습니다. 그런 다음 VoxelMap으로 처리하는 데 5분도 채 걸리지 않습니다. 완료되면 로봇을 선택한 현장에 즉시 배치하고 작동을 시작할 수 있습니다. 새로운 환경에 도착하는 것부터 그 안에서 자율적으로 작동하기 시작하는 것까지, 시스템은 첫 번째 픽 앤 플레이스 작업을 완료하는 데 평균 10분 미만이 걸립니다.
10회가 넘는 가정 실험에서 OK-Robot은 픽 앤 플레이스 작업에서 58.5%의 성공률을 달성했습니다.
이 연구에서는 OK-Robot의 실패 모드를 더 잘 이해하기 위해 심층 조사도 수행했습니다. 연구 결과 실패의 주요 원인은 운영상의 실패인 것으로 나타났습니다. 그러나 자세히 관찰한 결과 실패의 원인은 그림 4에서 볼 수 있듯이 검색 실패가 3가지로 나타났습니다. 의미기억에서 올바른 객체의 탐색 위치(9.3%), 조작 모듈에서 얻은 포즈를 완료하기 어려움(8.0%), 하드웨어 이유(7.5%).
OK-Robot에 사용된 VoxelMap은 다른 의미 메모리 모듈보다 약간 더 나은 것을 그림 5에서 볼 수 있습니다. 스크래핑 모듈의 경우 AnyGrasp는 다른 스크래핑 방법보다 훨씬 더 성능이 뛰어나며 상대적 규모에서 거의 50% 정도 최고의 후보(하향식 스크래핑)보다 성능이 뛰어납니다. 그러나 경험적 방법을 기반으로 한 HomeRobot의 하향식 크롤링이 오픈 소스 AnyGrasp 기준 및 Contact-GraspNet을 능가한다는 사실은 진정한 범용 크롤링 모델을 구축하는 것이 여전히 어렵다는 것을 보여줍니다.
그림 6은 OK-Robot의 다양한 단계 실패에 대한 완전한 분석을 보여줍니다. 분석에 따르면 연구진이 환경을 정리하고 흐릿한 객체를 삭제하면 탐색 정확도가 높아지며 전체 오류율이 15%에서 12%로 떨어지다가 최종적으로는 4%로 떨어진다. 마찬가지로 연구자들이 어수선한 환경을 정리하자 정확도가 향상되었으며 오류율은 25%에서 16%로, 최종적으로는 13%로 떨어졌습니다.
자세한 내용은 원문을 참고해주세요.
위 내용은 메타와 뉴욕대학교가 개발한 OK-Robot: 차를 따르는 로봇이 등장의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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