The One RING: a Robotic Indoor Navigation Generalist

📄 arXiv: 2412.14401v2 📥 PDF

作者: Ainaz Eftekhar, Rose Hendrix, Luca Weihs, Jiafei Duan, Ege Caglar, Jordi Salvador, Alvaro Herrasti, Winson Han, Eli VanderBil, Aniruddha Kembhavi, Ali Farhadi, Ranjay Krishna, Kiana Ehsani, Kuo-Hao Zeng

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-12-18 (更新: 2025-05-23)

💡 一句话要点

提出RING：一种机器人室内导航通用策略，实现跨机器人平台的泛化。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 机器人导航 通用策略 跨形态泛化 深度强化学习 模拟训练

📋 核心要点

  1. 现有导航策略通常针对特定机器人设计，难以泛化到不同形态的机器人，即使是微小的尺寸或视角变化也会导致失败。
  2. RING通过在模拟环境中对机器人形态进行大规模随机化训练，学习一种与机器人形态无关的通用导航策略，从而实现跨平台泛化。
  3. 实验表明，RING在模拟和真实机器人平台上均表现出色，甚至超越了特定机器人训练的策略，展示了其强大的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种机器人室内导航通用策略RING (Robotic Indoor Navigation Generalist)，它能够将任何移动机器人转变为有效的室内语义导航器，且无需针对特定机器人进行重新训练。RING完全在模拟环境中训练，通过对机器人形态进行大规模随机化，实现了对多种真实平台强大的泛化能力。为此，本文扩展了AI2-THOR模拟器，使其能够实例化具有可控配置的机器人，包括改变机器人身体大小、旋转支点和相机参数。在视觉目标物导航任务中，RING实现了强大的跨形态泛化能力（XE），在五个模拟形态上取得了72.1%的平均成功率（比Chores-S基准提高了16.7%），在包括Stretch RE-1、LoCoBot和Unitree Go1在内的四个真实平台上的成功率为78.9%，甚至超过了特定于形态的策略。此外，本文还在真实厨房环境中将RING部署在RB-Y1轮式人形机器人上，展示了其在移动操作平台上的开箱即用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人导航策略通常是针对特定机器人设计的，当机器人的形态（例如尺寸、相机位置等）发生变化时，需要重新训练策略。这使得机器人导航系统的开发和部署成本很高，阻碍了其在各种实际场景中的应用。因此，需要一种能够泛化到不同机器人形态的通用导航策略。

核心思路：RING的核心思路是通过在模拟环境中对机器人形态进行大规模随机化，让策略学习到与机器人形态无关的导航能力。具体来说，在训练过程中，随机改变机器人的尺寸、旋转支点、相机参数等，使策略能够适应各种不同的机器人形态。这样训练出来的策略，在面对新的机器人形态时，也能表现出良好的性能。

技术框架：RING的整体框架包括以下几个主要部分：1) 扩展的AI2-THOR模拟器，用于生成具有各种不同形态的机器人；2) 基于深度强化学习的导航策略，用于控制机器人在环境中移动；3) 大规模随机化训练流程，用于训练策略的泛化能力。训练过程中，智能体接收来自模拟环境的视觉输入，并根据策略输出动作指令，与环境交互并获得奖励。通过不断迭代，策略逐渐学习到如何在各种不同的机器人形态下完成导航任务。

关键创新：RING最重要的技术创新点在于其大规模随机化训练方法。通过在模拟环境中对机器人形态进行大规模随机化，RING能够有效地提高策略的泛化能力，使其能够适应各种不同的机器人形态。这种方法避免了为每种机器人单独训练策略的需要，大大降低了机器人导航系统的开发和部署成本。

关键设计：RING的关键设计包括：1) 使用AI2-THOR模拟器进行训练，该模拟器提供了逼真的室内环境和丰富的传感器数据；2) 使用深度强化学习算法（具体算法未知）训练导航策略；3) 对机器人形态进行大规模随机化，包括改变机器人的尺寸、旋转支点、相机参数等；4) 使用合适的奖励函数，鼓励智能体完成导航任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RING在跨形态泛化方面表现出色。在五个模拟形态上，RING取得了72.1%的平均成功率，比Chores-S基准提高了16.7%。在四个真实机器人平台（Stretch RE-1、LoCoBot和Unitree Go1）上，RING的成功率为78.9%，甚至超过了特定于形态的策略。这些结果表明，RING具有强大的泛化能力，能够适应各种不同的机器人形态。

🎯 应用场景

RING具有广泛的应用前景，可用于各种需要机器人导航的场景，例如家庭服务、物流配送、安防巡逻等。其通用性使得它可以快速部署到各种不同的机器人平台上，降低了开发和部署成本。未来，RING有望成为机器人导航领域的基础技术，推动机器人技术的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Modern robots vary significantly in shape, size, and sensor configurations used to perceive and interact with their environments. However, most navigation policies are embodiment-specific--a policy trained on one robot typically fails to generalize to another, even with minor changes in body size or camera viewpoint. As custom hardware becomes increasingly common, there is a growing need for a single policy that generalizes across embodiments, eliminating the need to retrain for each specific robot. In this paper, we introduce RING (Robotic Indoor Navigation Generalist), an embodiment-agnostic policy that turns any mobile robot into an effective indoor semantic navigator. Trained entirely in simulation, RING leverages large-scale randomization over robot embodiments to enable robust generalization to many real-world platforms. To support this, we augment the AI2-THOR simulator to instantiate robots with controllable configurations, varying in body size, rotation pivot point, and camera parameters. On the visual object-goal navigation task, RING achieves strong cross-embodiment (XE) generalization--72.1% average success rate across five simulated embodiments (a 16.7% absolute improvement on the Chores-S benchmark) and 78.9% across four real-world platforms, including Stretch RE-1, LoCoBot, and Unitree Go1--matching or even surpassing embodiment-specific policies. We further deploy RING on the RB-Y1 wheeled humanoid in a real-world kitchen environment, showcasing its out-of-the-box potential for mobile manipulation platforms. (Project website: https://one-ring-policy.allen.ai)