論文の概要: Astra: Toward General-Purpose Mobile Robots via Hierarchical Multimodal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06205v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 16:08:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 21:34:56.779022
• Title: Astra: Toward General-Purpose Mobile Robots via Hierarchical Multimodal Learning
• Title（参考訳）: アストラ:階層型マルチモーダル学習による汎用移動ロボットを目指して
• Abstract要約: Astraは、モバイルロボットナビゲーションのための総合的なデュアルモデルアーキテクチャである。 Astra-Globalは視覚と言語入力を処理し、自己と目標のローカライゼーションを実行する。 Astra-Localは、ローカルパス計画とオドメトリー推定を処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.770287109084826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern robot navigation systems encounter difficulties in diverse and complex indoor environments. Traditional approaches rely on multiple modules with small models or rule-based systems and thus lack adaptability to new environments. To address this, we developed Astra, a comprehensive dual-model architecture, Astra-Global and Astra-Local, for mobile robot navigation. Astra-Global, a multimodal LLM, processes vision and language inputs to perform self and goal localization using a hybrid topological-semantic graph as the global map, and outperforms traditional visual place recognition methods. Astra-Local, a multitask network, handles local path planning and odometry estimation. Its 4D spatial-temporal encoder, trained through self-supervised learning, generates robust 4D features for downstream tasks. The planning head utilizes flow matching and a novel masked ESDF loss to minimize collision risks for generating local trajectories, and the odometry head integrates multi-sensor inputs via a transformer encoder to predict the relative pose of the robot. Deployed on real in-house mobile robots, Astra achieves high end-to-end mission success rate across diverse indoor environments.
• Abstract（参考訳）: 現代のロボットナビゲーションシステムは、多様な複雑な屋内環境において困難に直面している。 従来のアプローチでは、小さなモデルやルールベースのシステムを持つ複数のモジュールに依存していたため、新しい環境への適応性に欠けていた。 そこで我々は,Astra-GlobalとAstra-Localという,モバイルロボットナビゲーションのための総合的なデュアルモデルアーキテクチャを開発した。 マルチモーダルLLMであるAstra-Globalは、視覚と言語入力を処理し、グローバルマップとしてハイブリッドトポロジカル・セマンティックグラフを用いて、自己と目標のローカライゼーションを行い、従来の視覚的位置認識法より優れている。 マルチタスクネットワークであるAstra-Localは、ローカルパス計画とドメトリ推定を処理する。 その4D空間時間エンコーダは、自己教師付き学習によって訓練され、下流タスクのための堅牢な4D特徴を生成する。 計画ヘッドは、フローマッチングと新しいマスク付きESDF損失を利用して局所軌道を生成する際の衝突リスクを最小限に抑え、オドメトリヘッドは、トランスフォーマーエンコーダを介してマルチセンサ入力を統合してロボットの相対的なポーズを予測する。 実際のモバイルロボットにデプロイされたAstraは、さまざまな屋内環境におけるエンドツーエンドのミッション成功率を達成する。

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