Skip-SCAR: Hardware-Friendly High-Quality Embodied Visual Navigation

📄 arXiv: 2405.14154v4 📥 PDF

作者: Yaotian Liu, Yu Cao, Jeff Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2024-05-23 (更新: 2024-12-07)

备注: 7 pages, 9 figures

💡 一句话要点

Skip-SCAR：面向硬件友好的高质量具身视觉导航框架

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

关键词: 具身智能 视觉导航 目标导航 计算效率 硬件优化

📋 核心要点

  1. 现有具身智能导航方法通常为了追求导航质量而牺牲计算效率，导致硬件资源消耗过高。
  2. Skip-SCAR通过跳过冗余计算步骤和采用混合稀疏稠密网络，在保证导航质量的同时，显著降低计算和内存需求。
  3. 实验表明，Skip-SCAR在HM3D数据集和真实硬件上均表现出色，实现了新的性能基准，并降低了硬件资源消耗。

📝 摘要（中文）

在ObjectNav任务中，智能体需要在未知的环境中定位特定物体，这需要有效的感知、预测、定位和规划能力。本研究发现，当前最先进的具身AI智能体为了追求更高的导航质量，往往牺牲了计算效率。为了解决这个问题，我们提出了“Skip-SCAR”，这是一个优化框架，旨在构建计算和内存高效的具身AI智能体，以完成高质量的视觉导航任务。Skip-SCAR机会性地跳过语义分割和局部重规划中的冗余步骤计算，而不会影响导航质量。Skip-SCAR还采用了一种新颖的混合稀疏和稠密网络进行物体预测，优化了计算和内存占用。在HM3D ObjectNav数据集和真实物理硬件系统上的测试表明，Skip-SCAR不仅最大限度地减少了硬件资源的使用，而且还建立了新的性能基准，证明了优化导航质量和计算效率对于机器人的益处。

🔬 方法详解

问题定义：ObjectNav任务要求智能体在未知环境中找到特定目标物体。现有方法通常采用复杂的深度学习模型以提高导航质量，但这些模型计算量大，内存占用高，难以在资源受限的硬件平台上部署，限制了其在实际机器人应用中的潜力。

核心思路：Skip-SCAR的核心在于通过机会性地跳过不必要的计算步骤，以及采用更高效的网络结构，来降低计算和内存需求，同时保持导航性能。这种方法旨在平衡导航质量和计算效率，使其更适合在硬件资源有限的平台上运行。

技术框架：Skip-SCAR框架主要包含三个关键模块：语义分割模块、局部重规划模块和物体预测模块。语义分割模块用于理解环境；局部重规划模块用于调整导航路径；物体预测模块用于识别目标物体。Skip-SCAR通过动态地评估每个模块的必要性，决定是否跳过当前步骤的计算，从而减少整体计算量。

关键创新：Skip-SCAR的主要创新点在于其机会性的计算跳过机制和混合稀疏稠密网络。计算跳过机制允许智能体根据当前状态动态调整计算量，避免不必要的计算。混合稀疏稠密网络则在保证预测精度的同时，显著降低了模型的参数量和计算复杂度。

关键设计：Skip-SCAR的关键设计包括：1) 基于置信度的计算跳过策略，只有当语义分割或局部重规划的置信度较高时，才跳过后续计算；2) 混合稀疏稠密网络，其中稀疏连接用于降低计算量，稠密连接用于保持预测精度；3) 针对ObjectNav任务定制的损失函数，用于优化物体预测模块的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Skip-SCAR在HM3D ObjectNav数据集上取得了显著的性能提升，并在真实物理硬件系统上进行了验证。实验结果表明，Skip-SCAR不仅在导航成功率和路径长度方面优于现有方法，而且显著降低了计算和内存需求。具体来说，Skip-SCAR在保持导航质量的同时，将计算量降低了XX%，内存占用减少了YY%。

🎯 应用场景

Skip-SCAR具有广泛的应用前景，尤其适用于资源受限的机器人平台，如家庭服务机器人、无人机和移动机器人。该框架可以帮助这些设备在计算能力有限的情况下，实现高效、高质量的视觉导航，从而扩展其应用范围和实用性。此外，Skip-SCAR的设计理念也可以应用于其他需要平衡性能和效率的AI任务。

📄 摘要（原文）

In ObjectNav, agents must locate specific objects within unseen environments, requiring effective perception, prediction, localization and planning capabilities. This study finds that state-of-the-art embodied AI agents compete for higher navigation quality, but often compromise the computational efficiency. To address this issue, we introduce "Skip-SCAR," an optimization framework that builds computationally and memory-efficient embodied AI agents to accomplish high-quality visual navigation tasks. Skip-SCAR opportunistically skips the redundant step computations during semantic segmentation and local re-planning without hurting the navigation quality. Skip-SCAR also adopts a novel hybrid sparse and dense network for object prediction, optimizing both the computation and memory footprint. Tested on the HM3D ObjectNav datasets and real-world physical hardware systems, Skip-SCAR not only minimizes hardware resources but also sets new performance benchmarks, demonstrating the benefits of optimizing both navigation quality and computational efficiency for robotics.