Dynamic Objects Relocalization in Changing Environments with Flow Matching

📄 arXiv: 2509.16398v1 📥 PDF

作者: Francesco Argenziano, Miguel Saavedra-Ruiz, Sacha Morin, Daniele Nardi, Liam Paull

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-09-19

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出FlowMaps，利用Flow Matching预测动态环境中物体位置，解决未知重定位问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动态环境 物体重定位 Flow Matching 机器人 时空预测

📋 核心要点

  1. 在动态环境中，物体位置变化导致机器人任务失败，现有方法忽略了人类活动模式。
  2. FlowMaps利用Flow Matching学习物体位置的时空分布，预测物体在场景中的多模态位置。
  3. 实验结果验证了该方法在预测物体位置方面的有效性，为更复杂的应用奠定基础。

📝 摘要（中文）

任务和运动规划是机器人领域的长期挑战，尤其是在机器人必须处理具有长期动态变化的环境中，例如家庭或仓库。在这些环境中，长期动态主要源于人类活动，因为先前检测到的物体可能会被移动或从场景中移除。这增加了在完成设计任务之前重新找到这些物体的必要性，从而增加了因错过重定位而导致的失败风险。然而，在这些环境中，这种人与物体交互的性质常常被忽视，尽管它们受常见习惯和重复模式支配。我们的猜想是，这些线索可以被利用来恢复场景中最可能的物体位置，从而帮助解决变化环境中未知的重定位问题。为此，我们提出了一种基于Flow Matching的模型FlowMaps，该模型能够推断空间和时间上的多模态物体位置。我们的结果提供了统计证据来支持我们的假设，为我们方法的更复杂应用开辟了道路。代码已在https://github.com/Fra-Tsuna/flowmaps上公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态环境中，由于物体被移动或移除导致的机器人重定位失败问题。现有方法未能充分利用人类活动模式来预测物体位置，导致重定位效率低下，任务失败风险增加。

核心思路：论文的核心思路是利用Flow Matching学习物体位置的时空分布，从而预测物体在场景中的多模态位置。通过捕捉人类活动对物体位置的影响，FlowMaps能够更准确地预测物体在不同时间点的位置，提高重定位的成功率。

技术框架：FlowMaps模型基于Flow Matching框架，主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集包含物体位置和时间信息的训练数据；2) Flow Field学习：利用Flow Matching算法学习物体位置的时空流场；3) 位置预测：给定当前场景，利用学习到的流场预测物体在未来时刻的可能位置分布。

关键创新：论文的关键创新在于将Flow Matching应用于动态物体的重定位问题，并提出FlowMaps模型。与传统方法相比，FlowMaps能够学习物体位置的时空依赖关系，并预测多模态的位置分布，从而更准确地应对动态环境中的物体位置变化。

关键设计：FlowMaps的关键设计包括：1) 使用条件神经过程（Conditional Neural Processes）来表示流场；2) 设计合适的损失函数，鼓励模型学习到准确的物体位置转移模式；3) 采用多模态预测，考虑物体位置的多种可能性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了FlowMaps在预测动态环境中物体位置方面的有效性。实验结果表明，FlowMaps能够准确预测物体在不同时间点的位置，并优于现有的基线方法。论文还提供了统计证据来支持其假设，表明利用人类活动模式可以有效提高物体重定位的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、仓库自动化、自动驾驶等领域。例如，在家庭环境中，机器人可以利用FlowMaps预测用户经常放置物品的位置，从而更高效地完成清洁、整理等任务。在仓库中，机器人可以预测货物被移动后的位置，从而更快地找到目标货物。该技术有助于提高机器人在动态环境中的适应性和工作效率。

📄 摘要（原文）

Task and motion planning are long-standing challenges in robotics, especially when robots have to deal with dynamic environments exhibiting long-term dynamics, such as households or warehouses. In these environments, long-term dynamics mostly stem from human activities, since previously detected objects can be moved or removed from the scene. This adds the necessity to find such objects again before completing the designed task, increasing the risk of failure due to missed relocalizations. However, in these settings, the nature of such human-object interactions is often overlooked, despite being governed by common habits and repetitive patterns. Our conjecture is that these cues can be exploited to recover the most likely objects' positions in the scene, helping to address the problem of unknown relocalization in changing environments. To this end we propose FlowMaps, a model based on Flow Matching that is able to infer multimodal object locations over space and time. Our results present statistical evidence to support our hypotheses, opening the way to more complex applications of our approach. The code is publically available at https://github.com/Fra-Tsuna/flowmaps