MIND-Stack: Modular, Interpretable, End-to-End Differentiability for Autonomous Navigation

📄 arXiv: 2505.21734v1 📥 PDF

作者: Felix Jahncke, Johannes Betz

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-05-27

备注: 8 pages. Submitted to the IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2025), Romania

💡 一句话要点

MIND-Stack：用于自主导航的模块化、可解释、端到端可微框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自主导航 端到端学习 可微编程 模块化设计 定位网络 Stanley控制器 Sim-to-Real 嵌入式系统

📋 核心要点

  1. 现有导航算法在鲁棒性、效率、可解释性和模块化之间难以兼顾，规则方法可解释但难学习，端到端网络擅长学习但缺乏透明性。
  2. MIND-Stack提出了一种模块化、可解释且端到端可微的软件栈，包含定位网络和Stanley控制器，旨在提升自主导航性能。
  3. 实验证明，MIND-Stack的定位模块能有效降低下游控制误差，性能优于现有算法，并成功部署于真实嵌入式平台。

📝 摘要（中文）

开发鲁棒、高效的导航算法极具挑战。基于规则的方法具有可解释性和模块化，但在从大型数据集学习方面存在困难，而端到端神经网络擅长学习，但缺乏透明性和模块化。本文提出了MIND-Stack，一个模块化的软件栈，由定位网络和Stanley控制器组成，具有中间的人类可解释的状态表示和端到端可微性。我们的方法使上游定位模块能够减少下游控制误差，从而扩展了其作用，使其超越了状态估计。与现有的可微算法研究不同，MIND-Stack提供了从传感器输入到执行器输出的完整自主栈模块，并具有实际应用能力。实验表明，定位模块能够通过其端到端可微性来减少下游控制损失，同时提供比最先进算法更好的性能。我们通过在计算能力有限的真实嵌入式自主平台上部署该算法来展示sim-to-real能力，并演示了同时训练定位和控制器以实现一个目标。虽然MIND-Stack显示出良好的结果，但我们讨论了未来将自主导航流程中的其他模块纳入其中，有望在框架的下一次迭代中实现更大的稳定性和性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自主导航算法中鲁棒性、效率、可解释性和模块化难以兼顾的问题。现有基于规则的方法虽然可解释和模块化，但难以从大量数据中学习；而端到端神经网络虽然擅长学习，但缺乏透明性和模块化，难以调试和优化。

核心思路：论文的核心思路是构建一个模块化、可解释且端到端可微的软件栈，使得各个模块可以独立设计和优化，同时可以通过端到端训练来提升整体性能。通过引入中间的人类可解释的状态表示，增强了算法的透明性和可调试性。

技术框架：MIND-Stack包含两个主要模块：一个定位网络和一个Stanley控制器。定位网络负责从传感器数据中估计车辆的状态，Stanley控制器则根据估计的状态生成控制指令。这两个模块通过中间的人类可解释的状态表示连接起来，例如车辆的位置、方向等。整个框架是端到端可微的，因此可以通过反向传播来优化定位网络和控制器的参数。

关键创新：最重要的创新点在于将模块化设计、可解释的状态表示和端到端可微性结合起来。这使得算法既具有良好的可解释性和可调试性，又可以通过端到端训练来提升性能。与现有方法相比，MIND-Stack能够同时优化定位和控制模块，从而实现更好的整体性能。

关键设计：论文中使用了Stanley控制器作为控制模块，因为它具有良好的稳定性和可调性。定位网络可以使用各种不同的网络结构，例如卷积神经网络或循环神经网络，具体取决于所使用的传感器数据。损失函数的设计需要考虑定位误差和控制误差，可以通过加权的方式将两者结合起来。论文还强调了sim-to-real的迁移能力，因此在训练过程中需要考虑真实环境中的噪声和不确定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MIND-Stack的定位模块能够有效降低下游控制损失，性能优于现有算法。在真实嵌入式平台上部署的实验证明了其sim-to-real能力。通过同时训练定位和控制器，MIND-Stack实现了更好的整体性能，验证了其端到端可微性的优势。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述。

🎯 应用场景

MIND-Stack可应用于各种自主导航场景，例如自动驾驶、机器人导航、无人机导航等。其模块化设计和端到端可微性使得算法易于定制和优化，可以适应不同的应用需求。该研究的实际价值在于提升自主导航系统的鲁棒性、效率和可解释性，未来有望推动自主导航技术在各个领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Developing robust, efficient navigation algorithms is challenging. Rule-based methods offer interpretability and modularity but struggle with learning from large datasets, while end-to-end neural networks excel in learning but lack transparency and modularity. In this paper, we present MIND-Stack, a modular software stack consisting of a localization network and a Stanley Controller with intermediate human interpretable state representations and end-to-end differentiability. Our approach enables the upstream localization module to reduce the downstream control error, extending its role beyond state estimation. Unlike existing research on differentiable algorithms that either lack modules of the autonomous stack to span from sensor input to actuator output or real-world implementation, MIND-Stack offers both capabilities. We conduct experiments that demonstrate the ability of the localization module to reduce the downstream control loss through its end-to-end differentiability while offering better performance than state-of-the-art algorithms. We showcase sim-to-real capabilities by deploying the algorithm on a real-world embedded autonomous platform with limited computation power and demonstrate simultaneous training of both the localization and controller towards one goal. While MIND-Stack shows good results, we discuss the incorporation of additional modules from the autonomous navigation pipeline in the future, promising even greater stability and performance in the next iterations of the framework.