Arena 4.0: A Comprehensive ROS2 Development and Benchmarking Platform for Human-centric Navigation Using Generative-Model-based Environment Generation

📄 arXiv: 2409.12471v1 📥 PDF

作者: Volodymyr Shcherbyna1, Linh Kästner, Diego Diaz, Huu Giang Nguyen, Maximilian Ho-Kyoung Schreff, Tim Lenz, Jonas Kreutz, Ahmed Martban, Huajian Zeng, Harold Soh

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-09-19

备注: 7 pages, 7 figures

💡 一句话要点

Arena 4.0：基于生成模型的ROS2人机交互导航开发与评测平台

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

关键词: ROS2 社交导航 生成模型 环境生成 人机交互 机器人仿真 大型语言模型 扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有社交导航环境构建耗时且缺乏多样性，难以充分测试算法的鲁棒性。
  2. Arena 4.0利用LLM和扩散模型，从文本或平面图生成多样化、以人为中心的环境。
  3. 用户研究表明，Arena 4.0在可用性和效率方面相比之前的版本有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文介绍了Arena 4.0，这是对Arena 3.0、Arena-Bench、Arena 1.0和Arena 2.0的重大改进。Arena 4.0提供了三个关键的新颖贡献：(1) 一种基于生成模型的环境和场景生成方法，该方法利用大型语言模型(LLM)和扩散模型，从文本提示或2D平面图动态生成复杂、以人为中心的环境，可用于社交导航策略的开发和基准测试；(2) 一个全面的3D模型数据库，可以通过额外的3D资产进行扩展，这些资产在语义上链接和注释，以便在3D世界中进行动态生成和排列；(3) 完全迁移到ROS 2，从而能够与现代硬件兼容，并增强了功能，从而改善了导航、可用性，并更易于在真实机器人上部署。我们通过全面的用户研究评估了该平台的性能，表明与以前的版本相比，可用性和效率得到了显着提高。Arena 4.0可在https://github.com/Arena-Rosnav上公开获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有社交导航算法的开发和测试面临环境构建复杂、耗时的问题，且手动设计的环境难以覆盖真实世界的多样性，限制了算法的泛化能力。此外，缺乏统一的平台和标准，使得不同算法之间的比较困难。

核心思路：Arena 4.0的核心思路是利用生成模型自动生成多样化的、以人为中心的环境，从而降低环境构建的成本，并提供一个统一的ROS2平台，方便算法的开发、测试和比较。通过结合大型语言模型和扩散模型，实现从文本描述或2D平面图到3D环境的自动生成。

技术框架：Arena 4.0的整体框架包含以下几个主要模块：(1) 基于LLM和扩散模型的环境生成模块，负责根据文本提示或2D平面图生成3D环境；(2) 3D模型数据库，包含大量语义链接和注释的3D资产，用于动态生成和排列环境中的物体；(3) ROS2接口，提供与机器人硬件和软件的兼容性，方便算法的部署和测试；(4) 用户界面，方便用户进行环境配置、算法选择和结果可视化。

关键创新：Arena 4.0的关键创新在于其基于生成模型的环境生成方法。与传统的手动设计环境相比，该方法可以自动生成多样化的、以人为中心的环境，从而降低了环境构建的成本，并提高了算法的泛化能力。此外，Arena 4.0还提供了全面的3D模型数据库和ROS2接口，方便算法的开发、测试和部署。

关键设计：环境生成模块使用大型语言模型（LLM）来理解文本提示或解析2D平面图，并生成场景的语义描述。然后，扩散模型根据语义描述生成3D环境。3D模型数据库中的每个模型都带有语义标签，方便根据场景的语义描述进行选择和排列。ROS2接口提供了标准的机器人控制和感知接口，方便算法的部署和测试。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

用户研究表明，与之前的版本相比，Arena 4.0在可用性和效率方面有了显著提升。用户能够更快地构建和配置环境，并更方便地进行算法测试。具体的性能数据（如环境构建时间、算法运行效率等）在论文中进行了详细的展示和分析。

🎯 应用场景

Arena 4.0可应用于社交导航算法的开发、测试和评估，加速机器人与人类在复杂环境中共存的技术发展。它还可用于虚拟现实、游戏开发等领域，快速生成多样化的3D环境。未来，该平台有望扩展到其他机器人应用领域，如仓储物流、家庭服务等。

📄 摘要（原文）

Building on the foundations of our previous work, this paper introduces Arena 4.0, a significant advancement over Arena 3.0, Arena-Bench, Arena 1.0, and Arena 2.0. Arena 4.0 offers three key novel contributions: (1) a generative-model-based world and scenario generation approach that utilizes large language models (LLMs) and diffusion models to dynamically generate complex, human-centric environments from text prompts or 2D floorplans, useful for the development and benchmarking of social navigation strategies; (2) a comprehensive 3D model database, extendable with additional 3D assets that are semantically linked and annotated for dynamic spawning and arrangement within 3D worlds; and (3) a complete migration to ROS 2, enabling compatibility with modern hardware and enhanced functionalities for improved navigation, usability, and easier deployment on real robots. We evaluated the platform's performance through a comprehensive user study, demonstrating significant improvements in usability and efficiency compared to previous versions. Arena 4.0 is openly available at https://github.com/Arena-Rosnav.