CON: Continual Object Navigation via Data-Free Inter-Agent Knowledge Transfer in Unseen and Unfamiliar Places
作者: Kouki Terashima, Daiki Iwata, Kanji Tanaka
分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-09-23
备注: 6 pages, 3 figures, workshop paper's draft version
💡 一句话要点
提出CON框架，通过无数据跨智能体知识迁移实现未知环境下的持续目标导航。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 目标导航 知识迁移 持续学习 无数据学习 机器人学习
📋 核心要点
- 现有目标导航方法，如前沿驱动和基于学习的方法，在无数据知识迁移方面存在挑战，限制了其在开放世界中的应用。
- CON框架通过智能体间的状态-动作历史交互，构建基于查询的动态占用图，实现从黑盒教师到学生的知识迁移。
- 实验结果表明，该方法在Habitat环境中有效提升了目标导航性能，验证了无数据知识迁移的可行性。
📝 摘要（中文）
本文探索了短暂的智能体间知识迁移(KT)在增强机器人于未知和不熟悉环境中进行目标物导航(ON)的潜力。借鉴人类旅行者获取本地知识的类比，我们提出了一个框架，其中旅行者机器人(学生)与本地机器人(教师)通信，通过最小的交互来获得ON知识。我们将此过程构建为一个无数据持续学习(CL)挑战，旨在将知识从黑盒模型(教师)迁移到新模型(学生)。与使用固有通信友好的自然语言进行知识表示的大型语言模型(LLM)的零样本ON等方法不同，另外两种主要的ON方法——使用对象特征图的前沿驱动方法和使用神经状态-动作图的基于学习的ON——提出了复杂挑战，其中无数据KT在很大程度上仍未被探索。为了解决这一差距，我们提出了一个轻量级的、即插即用的KT模块，目标是开放世界环境中非合作的黑盒教师。基于每个教师机器人都有视觉和移动能力的普遍假设，我们将状态-动作历史定义为主要知识库。我们的公式促使开发了一种基于查询的占用图，该图动态地表示目标对象位置，从而作为一种有效的、通信友好的知识表示。我们通过在Habitat环境中进行的实验验证了我们方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在未知和不熟悉环境中，如何让机器人通过与其他机器人（教师）进行少量交互，快速学习目标导航策略的问题。现有方法，如零样本ON依赖大型语言模型，而前沿驱动和基于学习的ON方法在无数据知识迁移方面存在困难，无法有效利用其他智能体的经验。
核心思路：论文的核心思路是将知识迁移过程视为一个无数据持续学习问题。学生机器人通过与教师机器人交互，获取教师机器人的状态-动作历史，并以此构建目标对象的动态占用图。这种方法避免了直接访问教师模型参数或训练数据的需求，实现了黑盒知识迁移。
技术框架：CON框架包含以下主要模块：1) 教师机器人：提供状态-动作历史作为知识源。2) 学生机器人：通过与教师交互，收集状态-动作历史。3) 基于查询的占用图构建模块：利用收集到的状态-动作历史，动态构建目标对象的占用图。4) 导航策略学习模块：基于占用图，学习目标导航策略。整个流程是学生机器人向教师机器人发起查询，获取历史数据，然后利用这些数据构建环境地图并学习导航策略。
关键创新：论文的关键创新在于提出了基于状态-动作历史的无数据知识迁移方法，以及基于查询的动态占用图表示。与传统方法相比，该方法不需要访问教师模型的内部参数或训练数据，实现了真正的黑盒知识迁移。动态占用图能够有效地表示目标对象的位置信息，并支持学生机器人学习导航策略。
关键设计：状态-动作历史的查询策略，如何选择合适的教师机器人进行交互，以及如何有效地利用状态-动作历史构建准确的占用图是关键设计。论文中可能涉及一些超参数的设置，例如查询频率、历史数据长度等。损失函数的设计可能包括鼓励学生机器人探索未知区域，以及模仿教师机器人的行为。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，CON框架在Habitat环境中能够有效提升目标导航性能。与没有知识迁移的基线方法相比，CON框架能够显著提高导航成功率和效率。具体的性能提升数据（例如成功率提升百分比）需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人协同探索、灾难救援、智能仓储等领域。通过知识迁移，机器人能够快速适应新环境，完成目标导航任务，降低部署成本，提高工作效率。未来，该技术有望扩展到更复杂的任务和环境，例如多机器人协同搜索、复杂地形导航等。
📄 摘要（原文）
This work explores the potential of brief inter-agent knowledge transfer (KT) to enhance the robotic object goal navigation (ON) in unseen and unfamiliar environments. Drawing on the analogy of human travelers acquiring local knowledge, we propose a framework in which a traveler robot (student) communicates with local robots (teachers) to obtain ON knowledge through minimal interactions. We frame this process as a data-free continual learning (CL) challenge, aiming to transfer knowledge from a black-box model (teacher) to a new model (student). In contrast to approaches like zero-shot ON using large language models (LLMs), which utilize inherently communication-friendly natural language for knowledge representation, the other two major ON approaches -- frontier-driven methods using object feature maps and learning-based ON using neural state-action maps -- present complex challenges where data-free KT remains largely uncharted. To address this gap, we propose a lightweight, plug-and-play KT module targeting non-cooperative black-box teachers in open-world settings. Using the universal assumption that every teacher robot has vision and mobility capabilities, we define state-action history as the primary knowledge base. Our formulation leads to the development of a query-based occupancy map that dynamically represents target object locations, serving as an effective and communication-friendly knowledge representation. We validate the effectiveness of our method through experiments conducted in the Habitat environment.