機器之心發(fā)布

機器之心編輯部

在當今科技飛速發(fā)展的時代，機器人在各個領域的應用越來越廣泛，從工業(yè)生產(chǎn)到日常生活，都能看到它們的身影。然而，現(xiàn)代機器人導航系統(tǒng)在多樣化和復雜的室內環(huán)境中面臨著諸多挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)方法的局限性愈發(fā)明顯。

一、傳統(tǒng)導航瓶頸凸顯，Astra 應勢而生

在復雜的真實世界中，移動機器人想要安全可靠地行走，必須解決三大挑戰(zhàn)：我要去哪？我在哪？我要怎么去？這正是目標定位、自我定位與路徑規(guī)劃三大導航核心問題。目標定位時，在某些應用中，目標可能通過自然語言或目標圖像提示指定，這就需要系統(tǒng)理解提示并在地圖中定位目標；自我定位要求機器人在地圖中確定自身位置，尤其是在像倉庫這樣高度重復且缺乏全局地標的復雜場景中，傳統(tǒng)導航系統(tǒng)常依賴人工地標，如 QR 碼；路徑規(guī)劃又分為全局規(guī)劃和局部規(guī)劃，全局規(guī)劃根據(jù)機器人位姿和目標位姿生成粗略路線，局部規(guī)劃則負責在避開障礙物的同時到達全局路徑上的中間路點。

為解決這些任務，傳統(tǒng)導航系統(tǒng)通常由多個模塊組成，包含多個小模型或基于規(guī)則的系統(tǒng)。近年來，基礎模型的出現(xiàn)促使人們將小模型集成到更大的模型中以解決更多任務，但所需模型數(shù)量及如何有效整合仍有待探索。

為了突破傳統(tǒng)導航系統(tǒng)的瓶頸，字節(jié)跳動研發(fā)了一種創(chuàng)新的雙模型架構 Astra。

通過兩大子模型：Astra-Global 與 Astra-Local，在環(huán)境理解感知與實時規(guī)劃決策之間建立通路，為下一代智能體的 “通用導航能力” 打下基礎。Astra 遵循 System 1/System 2 理念，Astra-Global 負責低頻任務，如目標和自我定位；Astra-Local 管理高頻任務，包括局部路徑規(guī)劃和里程計估計。這種架構的出現(xiàn)，為移動機器人導航領域帶來了新的希望，有望徹底改變機器人在復雜室內環(huán)境中的導航方式。

圖1: Astra模型概述

二、Astra 雙模型架構揭秘，賦能機器人高效導航

1. Astra-Global：全局定位的智慧大腦

Astra-Global 作為 Astra 架構中的重要組成部分，猶如智慧大腦，承擔著關鍵的低頻任務，即自我定位和目標定位。它是一個多模態(tài)大語言模型（MLLM），能夠巧妙地處理視覺和語言輸入，在全局地圖中實現(xiàn)精準定位。其核心在于利用混合拓撲語義圖，將其作為上下文輸入，使得模型能夠依據(jù)查詢圖像或文本提示，在地圖中準確找到對應的位置。

圖2: Astra-Global 架構

在構建這個強大的定位系統(tǒng)時，離線映射是關鍵的第一步。研究團隊提出了一種離線方法來構建混合拓撲語義圖 G=(V,E,L)。在這個圖中，V 代表節(jié)點集合，通過對輸入視頻進行時間下采樣，并利用 SfM 估計近似的 6 自由度（DoF）相機位姿，將關鍵幀設為節(jié)點，這些節(jié)點編碼了相機位姿和地標引用；E 是基于節(jié)點相對位姿關系建立的無向邊集合，對于全局路徑規(guī)劃至關重要，它代表了幾何連通性；L 則是地標信息集合，通過 Astra-Global 從每個節(jié)點的視覺數(shù)據(jù)中提取語義地標，豐富了地圖的語義理解，地標存儲了語義屬性，并通過共視關系與多個節(jié)點相連。例如，在一個辦公室場景中，拓撲地圖構建確定了各個房間、走廊等位置的節(jié)點和連接關系，地標語義豐富則為這些節(jié)點添加了如 “會議室”“辦公桌區(qū)域” 等地標信息。地標共視圖表的構建進一步確保了不同節(jié)點間關于地標信息的一致性，使得機器人能夠更全面地理解場景。

在實際定位過程中，Astra-Global 的自定位與目標定位功能展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。視覺 - 語言定位采用粗到精的兩階段過程。在粗定位階段，模型分析輸入圖像和定位提示，檢測地標并與預建地標地圖建立對應關系，同時通過視覺一致性過濾，依據(jù)圖像相似性進一步優(yōu)化匹配結果，確定最終候選節(jié)點。如在一個倉庫環(huán)境中，機器人通過攝像頭獲取圖像，Astra-Global 能夠識別出貨架、叉車等地標，并與地圖中的地標信息匹配，篩選出可能的位置。在精定位階段，模型利用查詢圖像和粗定位輸出的候選節(jié)點，從離線地圖中采樣參考地圖節(jié)點，通過比較參考節(jié)點的視覺和位置信息，直接輸出查詢圖像的預測位姿，實現(xiàn)高精度定位。基于語言的目標定位同樣出色，模型根據(jù)自然語言指令，利用地圖中地標已有的功能描述，識別相關地標，再通過地標到節(jié)點的關聯(lián)機制，定位相關節(jié)點，獲取目標位置的圖像和 6 自由度位姿。比如，當用戶發(fā)出 “找到打印機” 的指令時，Astra-Global 能迅速在地圖中找到與 “打印機” 相關的地標節(jié)點，從而確定打印機的位置。

為了讓 Astra-Global 具備強大的定位能力，研究團隊采用了精心設計的訓練方法。以 Qwen2.5-VL 為骨干，結合監(jiān)督微調（SFT）和組相對策略優(yōu)化（GRPO）。在 SFT 階段，準備包含不同任務的多樣化數(shù)據(jù)集，除了粗定位和精定位數(shù)據(jù)集外，還構建了如共視檢測、共視圖像選擇、運動趨勢估計等輔助任務數(shù)據(jù)集，以提升模型的空間理解能力。在 GRPO 階段，針對視覺 - 語言定位任務，利用基于規(guī)則的獎勵函數(shù)進行訓練，獎勵函數(shù)包括格式獎勵、地標提取獎勵、地圖匹配獎勵和額外地標獎勵等，通過不斷優(yōu)化獎勵函數(shù)，提升模型在定位任務中的表現(xiàn)。實驗結果表明，GRPO 顯著提升了 Astra-Global 在零樣本場景下的泛化能力，如在未見過的家庭環(huán)境中，SFT + GRPO 方法的定位準確率達到 99.9%，超過同等數(shù)據(jù)量下 SFT-only 方法的 93.7% 。

2. Astra-Local：本地規(guī)劃的智能助手

Astra-Local 則是 Astra 架構中負責高頻任務的智能助手，它是一個多任務網(wǎng)絡，能夠從傳感器數(shù)據(jù)中高效地生成局部路徑并準確估計里程計。其架構包含三個核心組件：4D 時空編碼器、規(guī)劃頭和里程計頭，每個組件都發(fā)揮著不可或缺的作用。

圖3: Astra-Local 架構

4D 時空編碼器是 Astra-Local 的基礎組件，它旨在取代傳統(tǒng)移動性堆棧中的感知和預測模塊。首先是 3D 空間編碼器，它以 N 個環(huán)視圖像為輸入，通過 Vision Transformer（ViT）將圖像編碼為判別性特征表示，再利用 Lift-Splat-Shoot 將 2D 圖像特征轉換為 3D voxel 特征。為了訓練 3D 空間編碼器，采用自監(jiān)督學習方式，通過 3D 體積可微神經(jīng)渲染，利用深度和顏色圖像進行監(jiān)督。對于缺乏深度標簽的情況，借助大尺度單目深度估計模型對齊稀疏深度傳感器數(shù)據(jù)后生成偽深度標簽。接著，4D 時空編碼器在 3D 編碼器的基礎上進行訓練，它以過去的 voxel 特征和未來時間戳為輸入，通過 ResNet 和 DiT 模塊預測未來 voxel 特征。經(jīng)過預訓練的 4D 時空編碼器能夠生成當前和未來的環(huán)境狀態(tài)表示，為后續(xù)的路徑規(guī)劃和里程計估計提供有力支持。

規(guī)劃頭基于預訓練的 4D 特征，結合機器人速度和任務信息（如目標位姿），通過基于 Transformer 的流匹配來生成可執(zhí)行的軌跡。在復雜環(huán)境中，軌跡具有多模態(tài)特性，流匹配因其高效率成為實時系統(tǒng)中路徑規(guī)劃的理想方法。為了避免與各種障礙物發(fā)生碰撞，規(guī)劃頭引入了掩碼 ESDF 損失。通過計算 3D 占用地圖的歐幾里得空間距離場（ESDF）圖，并在 ESDF 圖上添加 2D 地面真實軌跡掩碼，有效地減少了碰撞率。實驗結果顯示，在包含許多未見擁擠場景的 OOD 數(shù)據(jù)集上，使用掩碼 ESDF 損失的方法在碰撞率和綜合得分方面都優(yōu)于其他方法，充分證明了其在生成高質量軌跡方面的有效性。

里程計頭的主要任務是利用當前和過去的 4D 特征以及額外的傳感器數(shù)據(jù)（如 IMU、車輪數(shù)據(jù)）來預測機器人的相對位姿。它通過訓練一個 Transformer 模型來融合不同傳感器的信息，每個傳感器模態(tài)的數(shù)據(jù)都經(jīng)過特定的 tokenizer 處理，再結合模態(tài)嵌入和時間位置嵌入，輸入到 Transformer 編碼器中，最后利用 CLS token 預測相對位姿。在實驗中，與基于兩幀的基線方法相比，Astra-Local 的里程計頭在多傳感器融合和位姿估計方面表現(xiàn)出色，如在加入 IMU 數(shù)據(jù)后，旋轉估計精度大幅提升，整體軌跡誤差降低到約 2%，進一步加入車輪數(shù)據(jù)后，尺度穩(wěn)定性和估計精度進一步增強，展示了其在多傳感器數(shù)據(jù)融合方面的優(yōu)勢。

三、實驗數(shù)據(jù)見證實力

為了全面評估 Astra 的性能，研究團隊在多種不同的室內環(huán)境中展開了廣泛且深入的實驗，涵蓋了倉庫、辦公樓和家庭等場景。這些實驗不僅驗證了 Astra 在理論上的創(chuàng)新架構和算法的有效性，更展示了其在實際應用中的潛力和可靠性。

1. 多模態(tài)定位能力

Astra-Global 的多模態(tài)定位能力通過一系列實驗得到了驗證。在處理文本和圖像定位查詢時，Astra-Global 表現(xiàn)出色。對于目標定位任務，它能夠準確地根據(jù)文本指令在地圖中識別出匹配的圖像和位姿，例如當接收到 “找到休息的地方” 這樣的指令時，Astra-Global 能夠迅速定位到地圖中沙發(fā)等休息區(qū)域的位置信息。與傳統(tǒng)的視覺位置識別（VPR）方法相比，Astra-Global 具有較大優(yōu)勢。在細節(jié)捕捉方面，傳統(tǒng) VPR 方法常依賴全局特征，容易忽略像房間號這樣的精細細節(jié)，而 Astra-Global 能夠精準捕捉這些關鍵信息，避免在相似場景中出現(xiàn)定位錯誤。在視點變化的魯棒性上，Astra-Global 基于語義地標進行定位，即使相機角度發(fā)生較大變化，地標之間的相對位置關系保持不變，使其能夠更穩(wěn)定地進行定位，而傳統(tǒng) VPR 方法在面對大的視點變化時往往會出現(xiàn)定位偏差。在位姿精度上，當存在多個相似候選位置時，Astra-Global 能夠利用地標空間關系選擇最佳匹配位姿，在 1 米距離誤差和 5 度角誤差范圍內的位姿精度顯著高于傳統(tǒng) VPR 方法，在倉庫環(huán)境中的位姿精度比傳統(tǒng)方法提升了近 30%+。

圖4: 不同場景下Astra Global的定位精度都顯著高于傳統(tǒng)VPR方法

2. 規(guī)劃與里程計性能

Astra-Local 中規(guī)劃頭和里程計頭的性能同樣在實驗中得到了充分的評估。在規(guī)劃頭方面，研究團隊將其與 ACT 和擴散策略（DP）等方法進行了對比。在碰撞率、速度和得分等指標上，使用基于 Transformer 的流匹配和掩碼 ESDF 損失的 Astra-Local 規(guī)劃頭表現(xiàn)良好。在包含許多未見擁擠場景的 OOD 數(shù)據(jù)集上，Astra-Local 的碰撞率明顯低于其他方法，同時能夠保持較高的速度和綜合得分，充分證明了掩碼 ESDF 損失在減少碰撞風險方面的有效性。在里程計頭方面，通過在包含同步圖像序列、IMU 和車輪數(shù)據(jù)以及地面真實位姿的多模態(tài)數(shù)據(jù)集上進行實驗，結果顯示，與基于兩幀 BEV-ODOM 的基線方法相比，Astra-Local 的里程計頭在多傳感器融合和位姿估計方面具有較大優(yōu)勢。加入 IMU 數(shù)據(jù)后，旋轉估計精度大幅提升，整體軌跡誤差降低到約 2%，進一步加入車輪數(shù)據(jù)后，尺度穩(wěn)定性和估計精度進一步增強，有效提升了機器人在復雜環(huán)境中的運動控制和導航能力。

圖5: 通過掩碼esdf loss可以顯著降低規(guī)劃頭的碰撞率

圖6: 里程計任務頭通過transformer有效的融合多傳感器信息

四、未來展望

展望未來，Astra 有著廣闊的發(fā)展前景和應用潛力。在更廣泛的場景部署方面，Astra 有望拓展到更多復雜的室內環(huán)境，如大型商場、醫(yī)院、圖書館等。在大型商場中，Astra 可幫助機器人快速定位商品位置，為顧客提供精準的導購服務；在醫(yī)院里，能協(xié)助醫(yī)療機器人高效地運送藥品和物資，提高醫(yī)療服務效率；在圖書館中，可助力機器人整理書籍、引導讀者查找資料。

然而，Astra 目前也存在一些需要改進的地方。對于 Astra-Global 模塊，當前的地圖表示雖在信息損失和 token 長度上取得了一定平衡，但在某些情況下仍可能缺乏關鍵的語義細節(jié)，影響定位的準確性。未來，研究團隊計劃深入研究替代地圖壓縮方法，在優(yōu)化效率的同時，最大限度地保留重要語義信息，以提升定位精度。此外，現(xiàn)有的定位僅依賴單幀觀測，在特征缺失或高度重復的環(huán)境中可能會失效。為解決這一問題，后續(xù)將引入主動探索機制，讓機器人能夠主動感知周圍環(huán)境，并將時間推理融入模型，利用序列觀測實現(xiàn)更穩(wěn)健的定位，使機器人在復雜環(huán)境中也能準確找到自身和目標的位置。

在本地導航與控制方面，Astra-Local 模塊也有提升空間。在實際機器人部署中，受限于模型的泛化能力以及基于規(guī)則的回退系統(tǒng)在邊緣情況下容易誤觸發(fā)，導致回退率不可忽視。為了增強對分布外（OOD）場景的魯棒性，團隊將通過改進模型架構和訓練方法，使其能夠更好地應對各種未知情況。同時，重新設計回退系統(tǒng)，使其更緊密地集成到整個系統(tǒng)中，實現(xiàn)更無縫的切換，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。此外，還計劃將指令跟隨能力集成到模型中，使機器人能夠理解和執(zhí)行人類的自然語言指令，進一步拓展其在動態(tài)、以人為中心的環(huán)境中的可用性，實現(xiàn)更自然、高效的人機交互。

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