CoViS-Net: A Cooperative Visual Spatial Foundation Model for Multi-Robot Applications

📄 arXiv: 2405.01107v3 📥 PDF

作者: Jan Blumenkamp, Steven Morad, Jennifer Gielis, Amanda Prorok

分类: cs.RO, cs.MA, eess.SY

发布日期: 2024-05-02 (更新: 2024-10-16)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出CoViS-Net，用于多机器人协同的去中心化视觉空间基础模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多机器人系统 视觉定位 空间理解 去中心化 鸟瞰图 编队控制 空间先验

📋 核心要点

  1. 多机器人系统在复杂环境中依赖视觉进行空间理解，但现有方法对位姿估计的频率、精度和可靠性要求高。
  2. CoViS-Net通过学习空间先验知识，实现去中心化的位姿估计和空间理解，无需相机重叠和网络基础设施。
  3. 实验表明，CoViS-Net在多机器人编队控制任务中表现出色，验证了其在真实环境中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种去中心化的视觉空间基础模型CoViS-Net，旨在提升多机器人系统在非结构化环境中的自主运行能力。该模型通过学习数据中的空间先验知识，实现位姿估计和空间理解。CoViS-Net完全去中心化，平台无关，可使用机器人自带的计算资源实时运行，且无需预先存在的网络基础设施。即使在机器人之间没有相机重叠的情况下（与传统方法不同），CoViS-Net也能提供相对位姿估计和局部鸟瞰图（BEV）表示。论文通过在各种真实环境中进行的多机器人编队控制任务，验证了该模型的有效性。代码、模型和补充材料已在线提供。

🔬 方法详解

问题定义：多机器人协同作业需要准确的位姿估计和环境理解，传统方法依赖相机重叠或全局定位，对网络基础设施有要求，且难以应对遮挡等问题。现有方法在去中心化、平台无关和实时性方面存在挑战。

核心思路：CoViS-Net的核心在于学习视觉空间先验知识，使每个机器人能够独立地进行位姿估计和构建局部鸟瞰图。通过学习到的先验知识，即使在没有相机重叠的情况下，也能实现机器人之间的相对定位。这种方法降低了对外部基础设施的依赖，提高了系统的鲁棒性。

技术框架：CoViS-Net采用去中心化的架构，每个机器人独立运行模型。整体流程包括：1) 机器人通过相机获取图像；2) CoViS-Net处理图像，提取视觉特征并进行位姿估计；3) 基于位姿估计构建局部鸟瞰图；4) 机器人之间可以通过通信共享局部地图信息，实现协同。

关键创新：CoViS-Net的关键创新在于其去中心化的设计和学习空间先验的能力。与传统的集中式方法相比，CoViS-Net无需全局地图或外部定位系统，降低了对网络基础设施的依赖。与依赖相机重叠的方法相比，CoViS-Net即使在没有相机重叠的情况下也能进行位姿估计，提高了系统的灵活性。

关键设计：CoViS-Net的具体网络结构和损失函数细节未知，但可以推测其可能包含卷积神经网络（CNN）用于视觉特征提取，以及循环神经网络（RNN）或Transformer用于时序信息建模。损失函数可能包含位姿估计误差、地图重建误差等。具体的参数设置和网络结构需要参考论文的补充材料。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在真实环境中进行的多机器人编队控制实验验证了CoViS-Net的有效性。实验结果表明，即使在没有相机重叠的情况下，CoViS-Net也能提供准确的相对位姿估计和局部鸟瞰图，从而实现稳定的编队控制。具体的性能数据（如位姿估计误差、编队误差等）未知，需要参考论文的实验部分。

🎯 应用场景

CoViS-Net适用于各种多机器人协同应用场景，如仓库物流、灾害救援、农业巡检等。其去中心化和平台无关的特性使其易于部署在资源受限的环境中。未来，CoViS-Net可以进一步扩展到支持更多类型的传感器和更复杂的环境，为多机器人系统的自主运行提供更强大的支持。

📄 摘要（原文）

Autonomous robot operation in unstructured environments is often underpinned by spatial understanding through vision. Systems composed of multiple concurrently operating robots additionally require access to frequent, accurate and reliable pose estimates. In this work, we propose CoViS-Net, a decentralized visual spatial foundation model that learns spatial priors from data, enabling pose estimation as well as spatial comprehension. Our model is fully decentralized, platform-agnostic, executable in real-time using onboard compute, and does not require existing networking infrastructure. CoViS-Net provides relative pose estimates and a local bird's-eye-view (BEV) representation, even without camera overlap between robots (in contrast to classical methods). We demonstrate its use in a multi-robot formation control task across various real-world settings. We provide code, models and supplementary material online. https://proroklab.github.io/CoViS-Net/