CoNav: A Benchmark for Human-Centered Collaborative Navigation
作者: Changhao Li, Xinyu Sun, Peihao Chen, Jugang Fan, Zixu Wang, Yanxia Liu, Jinhui Zhu, Chuang Gan, Mingkui Tan
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2024-06-04
💡 一句话要点
CoNav：提出一个以人为中心的协作导航基准，解决现有方法忽略人类意图的问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人机协作 协作导航 意图预测 LLM 人形动画生成 3D导航 强化学习
📋 核心要点
- 现有导航方法忽略了人机协作中人类意图的感知，导致机器人无法有效辅助人类完成导航任务。
- 论文提出了一种基于LLM的人形动画生成框架，用于构建包含真实人类活动的3D导航环境，并设计了意图感知代理。
- 实验结果表明，提出的CoNav基准能够有效评估机器人的协作导航能力，并且提出的意图感知代理能够涌现出符合人类意图的行为。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个协作导航（CoNav）基准，旨在解决人机协作中机器人智能辅助人类完成任务的问题。为了实现这一目标，机器人需要具备协作导航能力，即通过观察人类活动来推断人类意图，并在人类之前导航到目标地点。由于现有研究对该能力关注不足，本文构建了一个包含真实且多样化人类活动的3D导航环境。为此，设计了一个基于LLM的人形动画生成框架，该框架以文本描述和环境上下文为条件。生成的人形轨迹符合环境上下文，并且可以轻松集成到流行的模拟器中。实验表明，现有的导航方法在CoNav任务中表现不佳，因为它们忽略了对人类意图的感知。因此，本文提出了一种意图感知代理，用于推理长期和短期的人类意图。该代理基于预测的意图和全景观察来预测导航动作。实验结果表明，该数据集和代理能够涌现出观察人类、避免人类碰撞和导航等行为。
🔬 方法详解
问题定义：现有导航方法在人机协作场景下，无法有效理解和预测人类的意图，导致机器人无法提前导航到人类的目标地点，从而无法提供有效的辅助。现有方法主要关注环境感知和路径规划，忽略了对人类行为的观察和意图的推理。
核心思路：论文的核心思路是通过观察人类的活动，推理人类的意图，并根据预测的意图进行导航。为了实现这一目标，论文构建了一个包含真实人类活动的3D导航环境，并设计了一个意图感知代理，该代理能够同时推理长期和短期的人类意图。
技术框架：CoNav框架主要包含两个部分：一是基于LLM的人形动画生成框架，用于生成包含真实人类活动的3D导航环境；二是意图感知代理，用于推理人类意图并进行导航。人形动画生成框架以文本描述和环境上下文为条件，生成符合环境上下文的人形轨迹。意图感知代理基于预测的意图和全景观察来预测导航动作。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个基于LLM的人形动画生成框架，该框架能够生成包含真实人类活动的3D导航环境。此外，论文还提出了一个意图感知代理，该代理能够同时推理长期和短期的人类意图，并根据预测的意图进行导航。
关键设计：人形动画生成框架使用LLM生成人形动画，并使用环境上下文作为条件，确保生成的人形轨迹符合环境约束。意图感知代理使用循环神经网络（RNN）来建模人类的长期意图，并使用注意力机制来关注人类的短期行为。代理的损失函数包括导航损失、意图预测损失和碰撞避免损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的导航方法在CoNav任务中表现不佳，这表明CoNav基准能够有效评估机器人的协作导航能力。提出的意图感知代理能够涌现出观察人类、避免人类碰撞和导航等行为，证明了该代理能够有效理解和预测人类的意图，并根据预测的意图进行导航。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如：智能家居、商场导购、医疗辅助等。通过理解人类意图，机器人可以更好地辅助人类完成任务，提高工作效率和生活质量。未来，该研究可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中，例如：自动驾驶、灾难救援等。
📄 摘要（原文）
Human-robot collaboration, in which the robot intelligently assists the human with the upcoming task, is an appealing objective. To achieve this goal, the agent needs to be equipped with a fundamental collaborative navigation ability, where the agent should reason human intention by observing human activities and then navigate to the human's intended destination in advance of the human. However, this vital ability has not been well studied in previous literature. To fill this gap, we propose a collaborative navigation (CoNav) benchmark. Our CoNav tackles the critical challenge of constructing a 3D navigation environment with realistic and diverse human activities. To achieve this, we design a novel LLM-based humanoid animation generation framework, which is conditioned on both text descriptions and environmental context. The generated humanoid trajectory obeys the environmental context and can be easily integrated into popular simulators. We empirically find that the existing navigation methods struggle in CoNav task since they neglect the perception of human intention. To solve this problem, we propose an intention-aware agent for reasoning both long-term and short-term human intention. The agent predicts navigation action based on the predicted intention and panoramic observation. The emergent agent behavior including observing humans, avoiding human collision, and navigation reveals the efficiency of the proposed datasets and agents.