論文の概要: NavigateDiff: Visual Predictors are Zero-Shot Navigation Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13894v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 17:27:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:59:07.320672
• Title: NavigateDiff: Visual Predictors are Zero-Shot Navigation Assistants
• Title（参考訳）: NavigateDiff:ビジュアル予測はゼロショットナビゲーションアシスタント
• Authors: Yiran Qin, Ao Sun, Yuze Hong, Benyou Wang, Ruimao Zhang,
• Abstract要約: 慣れ親しんだ環境をナビゲートすることは、家庭用ロボットにとって大きな課題となる。 既存の強化学習手法は、直接新しい環境に移行することはできない。 我々は、事前学習された基礎モデルの論理知識と一般化能力をゼロショットナビゲーションに転送しようと試みる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.689242976554482
• License:
• Abstract: Navigating unfamiliar environments presents significant challenges for household robots, requiring the ability to recognize and reason about novel decoration and layout. Existing reinforcement learning methods cannot be directly transferred to new environments, as they typically rely on extensive mapping and exploration, leading to time-consuming and inefficient. To address these challenges, we try to transfer the logical knowledge and the generalization ability of pre-trained foundation models to zero-shot navigation. By integrating a large vision-language model with a diffusion network, our approach named \mname ~constructs a visual predictor that continuously predicts the agent's potential observations in the next step which can assist robots generate robust actions. Furthermore, to adapt the temporal property of navigation, we introduce temporal historical information to ensure that the predicted image is aligned with the navigation scene. We then carefully designed an information fusion framework that embeds the predicted future frames as guidance into goal-reaching policy to solve downstream image navigation tasks. This approach enhances navigation control and generalization across both simulated and real-world environments. Through extensive experimentation, we demonstrate the robustness and versatility of our method, showcasing its potential to improve the efficiency and effectiveness of robotic navigation in diverse settings.
• Abstract（参考訳）: 慣れ親しんだ環境をナビゲートすることは、家庭用ロボットにとって重要な課題であり、新しい装飾やレイアウトを認識する能力を必要としている。 既存の強化学習手法は、通常、広範囲のマッピングと探索に依存し、時間と非効率をもたらすため、新しい環境へ直接移行することはできない。 これらの課題に対処するため、事前学習した基礎モデルの論理的知識と一般化能力をゼロショットナビゲーションに転送しようと試みる。 大規模な視覚言語モデルと拡散ネットワークを統合することで、ロボットが堅牢な行動を生成するのを補助する次のステップにおいて、エージェントの潜在的な観測を継続的に予測する視覚予測器を構築する。 さらに,ナビゲーションの時間的特性に適応するために,予測画像がナビゲーションシーンと一致していることを確認するために,時間的履歴情報を導入する。 そこで我々は,下流画像ナビゲーションタスクを解決するための目標設定ポリシーへのガイダンスとして,予測される将来のフレームを組み込む情報融合フレームワークを慎重に設計した。 このアプローチは、シミュレーション環境と実環境の両方にわたるナビゲーション制御と一般化を強化する。 広汎な実験を通じて,本手法の堅牢性と汎用性を実証し,多様な環境下でのロボットナビゲーションの効率化と有効性を示す。

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