基于视觉语言模型的机器人实时探索系统！ClipRover：移动机器人零样本视觉语言探索和目标发现

作者：Yuxuan Zhang $^{1}$ , Adnan Abdullah $^{2}$ , Sanjeev J. Koppal $^{3}$ , and Md Jahidul Islam $^{4}$
单位： $^{2,4}$ 佛罗里达大学电气与计算机工程系RoboPI实验室， $^{1,3}$ 佛罗里达大学电气与计算机工程系FOCUS实验室， $^{3}$ Amazon Robotics
论文标题：ClipRover: Zero-shot Vision-Language Exploration and Target Discovery by Mobile Robots
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2502.08791
项目主页：https://robopi.ece.ufl.edu/cliprover.html

主要贡献

提出了新的导航管道流程ClipRover，用于无人地面车辆（UGV）在未知环境中的同时探索和目标发现。该系统利用视觉语言模型（VLM）的空间上下文感知能力，通过模块化架构实现。
设计了新的UGV平台Rover Master，支持VLM导航系统的机动性和计算需求，旨在为通用机器人研究提供强大且可配置的支持，并计划开源供学术使用。
开发了功能齐全的系统，将提出的导航管道与UGV平台集成在一起，并通过全面基准测试进行优化，以实现实时性能。
通过广泛的实验评估，证明了ClipRover在效率和成功率方面优于传统的地图遍历算法，并且在轨迹效率或成功率方面达到了与依赖先验知识的路径规划方法相当的性能。

研究背景

研究问题

传统的系统通常将地图探索和路径规划分开进行，导致探索效率低下。
论文主要解决的问题是如何在未知环境中实现移动机器人的零样本视觉语言导航和目标发现。

研究难点

该问题的研究难点包括：

在没有预先构建的地图或目标知识的情况下，如何利用视觉语言模型（VLM）进行实时主动导航；
如何在动态和部分可观测的环境中适应路径规划。

Rover Master

系统设计

平台概述

Rover Master是一个便携且可扩展的平台，专为2D导航任务设计。它的主要传感器和执行器组件包括一个单目RGB摄像头和一个2D激光雷达，用于外部感知。
四个独立的轮子组件负责执行动作，每个轮子组件都是模块化的，自包含的，包括变速箱、无刷直流电机和悬挂系统。

轮子组件

每个轮子组件由一个无刷直流电机通过行星齿轮箱连接，齿轮比为16:1。这种设计允许机器人在较高速度下行驶，并轻松克服中等障碍物。
为了确保操作安全，设置了20%的油门限制，将机器人的最大速度限制在约2米/秒。

计算能力

Rover Master的计算管道由Nvidia Jetson Orin模块提供动力。
这个模块提供了足够的计算能力来处理通用视觉语言模型和其他计算密集型任务。

摄像头和LiDAR

使用FLIR全局快门RGB摄像头进行视觉感知，摄像头被提升到离地面大约30厘米的高度。这种设计确保了镜头的光学中心与机器人的几何中心对齐。
此外，飞行控制器的IMU提供的航向值支持360度扫描能力。2D激光雷达安装在上层甲板的前部，主要用于安全和可视化目的，不影响视觉语言导航（VLN）的决策。

悬挂系统

四轮独立悬挂系统扩展了平台在不平坦表面的应用。
使用Discovery Wheel（TPU）时，它在草地、岩石路面甚至沙地上表现良好，但机动性有所降低。

配置灵活性

Rover Master平台可以配置为不同的驱动类型（全向或差动）、底盘尺寸（参数化CAD设计）以及特定任务的执行器和传感器的附加组件（如摄像头、LiDAR、室内和野外机器人应用的机械手）。
底盘板设计用于根据任务容纳各种附加传感器和执行器。

特点和能力

紧凑性

Rover Master系统的独特优势在于其轮子和电机组件的紧凑性。
四轮独立悬挂系统使其能够适应不平坦的表面。

配置灵活性

平台可以配置为不同的驱动类型、底盘尺寸和任务特定的执行器和传感器附加组件。
底盘板设计用于根据任务容纳各种附加传感器和执行器。

成本效益

Rover Master平台的成本效益高，与其他标准UGV平台相比具有竞争力。
具体来说，Rover Master的估计成本在650到850美元之间，而TurtleBot3（Waffle Pi）的成本约为1500美元，TurtleBot4（标准版）的成本约为2100美元。

ClipRover导航流程

视觉感知前端

在前端，原始相机帧被分割成多个小块（tiles），这些小块代表机器人的视场（FOV）中的空间位置。
每个tile经过缩放和处理后，通过CLIP的视觉编码器进行编码。具体来说，每个帧被分割成六个tile，并重新排列成一个张量，形状为 $\times 3 \times H \times W$ ，其中 $H$ 和 $W$ 是tile的高度和宽度。
编码器处理这些输入并生成一个 $\times D$ 的嵌入向量，其中 $D$ 是每个预测向量的维度（在CLIP模型中为512）。
此外，每个tile的标准差也被计算并结合到模型的预测中，作为每个tile信息量的指标。这有助于在机器人遇到特征贫乏、颜色均匀的对象时，如墙壁、门或家具，识别视觉编码器的输出可能缺乏可靠性。

通行性：视觉-语言相关性

为了区分可行空间和非可行空间，设计了一组正面提示（positive prompts）来描述干净和可行的环境，例如：“一张（平坦|开阔|宽阔|清晰）的（地板|地面|走廊）照片”。
同时，也设计了一组负面提示（negative prompts）来描述被障碍物遮挡的空间，例如：“一张（裁剪的|糟糕的|不完整的）（阻塞|杂乱|拥挤）的（场景|空间）照片”。
对于目标发现，使用类似的文本提示来定义任务的目标。例如，实验中使用玩具熊作为目标，因为其在场景中具有独特性。
通过比较每个tile的嵌入与提示数据库的内积，计算出通行性和目标置信度的分数。这些分数的范围从-1.0到1.0，由最高绝对匹配得分决定。

熟悉度：视觉-视觉相关性

除了通行性分数外，实时积累熟悉度数据库以跟踪已探索的空间。数据库由表示已知空间的视觉嵌入（512维向量）构建，而不存储或使用实际图像。
当新嵌入与现有向量的相关性超过预定义阈值时，将其视为“已知”。新嵌入向量通过两种策略之一逐步合并到熟悉度数据库中：
- 平均法：在所有属于已知点的向量之间取平均值，保持跟踪已合并向量的计数：
  $v_{\text{next}} = \frac{s}{s+1} \cdot v_{\text{prev}} + \frac{1}{s+1} \cdot v_{\text{new}}$
- 滚动平均法：在合并新向量时执行滚动平均操作，不需要跟踪已合并向量的总数。这种方法使向量倾向于新插入的向量，并逐渐“忘记”较旧的向量。遗忘率由因子 $\lambda$ 控制（即衰减因子）：
  $v_{\text{next}} = (1 - \lambda) \cdot v_{\text{prev}} + \lambda \cdot v_{\text{new}}$

导航决策后端

决策模块根据感知和关联系统提供的信息生成运动命令。
引入了一个“运动混合器”作为基线的相关性到运动的转换器。它考虑每个tile的所有分数（即通行性、熟悉度和标准差），并做出智能决策。
运动混合器通常优先选择高度可行但较不熟悉的区域，同时避免纹理少的区域。

此外，决策模块还包括两个附加功能：

陷阱检测：使机器人能够识别并逃离潜在的死胡同。
环顾四周：允许机器人在复杂环境中重新定位自己。通过执行 $360^\circ$ 旋转并收集不同方向的导航分数，应用高斯卷积来识别最可行的方向。

实现细节

切片策略

为了增强管道中位置信息的嵌入，原始相机帧在输入视觉语言模型之前被分割成更小的tiles。
这种策略旨在优化机器人基于其视觉感知做出明智导航决策的能力。具体来说，每个帧被分割成六个tiles（2行x3列），以适应机器人的控制能力。
使用较小的tiles代替整个相机帧可以减少视觉干扰，从而提高相关结果的准确性。
切片的尺寸在整个管道的所有阶段保持一致。例如，在2x3切片策略下，分割后的帧产生一个相应的 $\times 3 \times 512$ 的视觉嵌入矩阵。
这些嵌入随后被传递给关联系统，生成一个 $\times 3$ 的相关分数矩阵，每个元素对应一个特定的tile。关联系统的逻辑决定了单个tiles之间的相互影响。
为了保留每个tile中的空间上下文，分割的区域略微扩展到其原始边界之外。
这种重叠引入了大约20%的共享区域，减少了相邻tiles之间上下文信息的丢失。
这种调整在相机遇到无纹理表面（如墙壁、纸盒或门板）时特别有益，否则可能会损害机器人的感知和导航性能。

提示生成

设计了一个提示系统来组合文本提示，采用层次模板。该设计受到WinCLIP的启发，一个异常检测框架。提示系统包括以下模板和符号：

顶层prompts，如：“一张[描述]的（状态）{对象}的照片”。
描述，如清晰、模糊、裁剪、空、损坏等。
状态，如清洁、清晰、宽阔、狭窄、杂乱、堵塞等。
对象，如地板、墙、门、物体等。

使用YAML语法定义提示数据库的结构，提供了选择性集成和就地扩展两个关键特性：

选择性集成：允许提示绕过模板的某些层级，以实现精确定制。例如，提示“A（无意义）的照片”不应跟随任何{对象}，通过提前终止提示来实现。
就地扩展：通过使用垂直条语法（即|）分隔术语，便于集体定义相似的短提示。例如，提示“A照片没有{上下文|纹理|信息}”被扩展为三个不同的提示。

性能优化

导航决策是实时自主机器人系统的关键组件，需要快速执行以确保安全和操作效率。
然而，大多数视觉语言模型（VLMs）被设计为大型语言模型（LLMs）的扩展，对处理延迟和数据吞吐量的要求较低。
为了评估VLMs在机器人导航中的适用性，识别了两个关键性能指标：
- 决策延迟：测量从机器人相机捕获帧到向电机发出相应运动命令的时间。这个指标反映了系统对环境变化的反应能力，如避开障碍物和维护安全导航。
- 吞吐量：量化每秒处理的帧数，直接影响机器人运动的平滑度。有限的计算资源需要丢弃未处理的帧，只保留最新的帧进行决策。更高的吞吐量最小化帧间差异，减少运动的突然变化，确保更平滑的过渡。数学上，吞吐量是决策延迟的倒数。

为了减少决策延迟和提高数据吞吐量，提出的框架将导航管道分为四个主要节点：预处理、推理、相关性和决策。
计算密集型任务被卸载到GPU上，以利用并行处理能力。这些优化在功率受限的嵌入式系统上实现，平衡了效率和性能。通过这些优化，实现了：
- 决策延迟：252.10毫秒，提高了900%。
- 吞吐量：5.01帧每秒（FPS），相比顺序CPU实现提高了400%。

2D LiDAR的使用

尽管ClipRover管道仅使用单目RGB数据进行VLN导航决策，但在机器人上安装了一个2D 360°扫描LiDAR用于实验安全、地图生成和比较分析。LiDAR的具体功能包括：

模拟接近开关：
- LiDAR作为虚拟关闭开关，在操作期间检测机器人路径上的障碍物。
- 它监控发送到车轮的运动命令，推断机器人的计划轨迹，并检查该方向上是否存在潜在障碍物。
- 检测到潜在碰撞时，发出停止信号，严格用于安全目的，不影响导航算法。
地图和机器人轨迹的可视化：
- 离线使用记录的LiDAR和里程计数据进行地图生成，随后进行轨迹分析以评估导航效率和整体性能。
- 使用SLAM Toolbox生成地图和轨迹，实施两遍过程以提高结果质量。
与传统算法的比较：使用LiDAR数据生成的2D地图用于模拟和评估传统范围传感器基于的地图遍历和路径规划算法，以进行性能比较。

波前模拟

设计了“波前”模拟包作为不同方法之间比较的一般基线指标。它利用经典波动方程的概念并将其解释为概率分布，允许同时探索无限多的方向。
模拟实现了一个离散时间的二维拉普拉斯方程：
$\frac{\partial^2}{\partial t^2} \psi(x,y,t) = c^2 \nabla^2 \psi(x,y,t)$
离散化后的波动方程为：
$\begin{align*} \psi(x, y, t_{n+1}) &= 2 \cdot \psi(x, y, t_n) - \psi(x, y, t_{n-1}) \\ &+ \frac{c^2 \Delta t^2}{\Delta x^2} \nabla^2 \psi(x, y, t) \\ \text{s.t.} &\quad t_{n+1} - t_n = \Delta t \end{align*}$
离散化的拉普拉斯算子 $\nabla^2$ 定义为：
$\begin{align*} \nabla^2 \psi(x,y) &= \psi(x_{i+1}, y_j) + \psi(x_{i-1}, y_j) \\ &+ \psi(x_i, y_{j+1}) + \psi(x_i, y_{j-1}) \\ &- 4 \cdot \psi(x,y) \\ \text{s.t.} &\quad x_{i+1} - x_i = y_{j+1} - y_j = \Delta x \end{align*}$
此外，地图边界和障碍物通过反射条件模拟。在时间 $T = 0$ 时，初始化一个以机器人起始位置为中心的高斯概率分布，标准差设置为机器人大小的一半；总概率归一化为1。
每次迭代，波函数乘以一个以目标位置为中心的反高斯函数，有效地减少地图上的总概率，模拟一个排水效应。
模拟终止时，剩余概率低于定义的阈值（实验中为 $1e^{-4}$ ）。输出是一个二维概率分布 $p (t)$ ，指示机器人在每个时间步到达目标的概率。平均值和标准差用于与其他轨迹算法比较。

实验分析

实验设置

实验在室内工作空间进行，选择了一个布局复杂且包含多个障碍物、潜在陷阱和循环的环境。
实验的目标是让机器人探索实验室空间并寻找一个指定的目标——一个大约20厘米高、10厘米宽的玩具熊。
实验中，机器人的起始位置（源）和目标位置（目的地）从五个预定义的区域（如SW、C、NW、NE、SE）中选择。

性能评估

实验旨在评估在无先验地图或目标知识的情况下，探索区域和找到目标的效率。主要使用总行进距离（轨迹长度）作为核心指标来量化这些性能。
这种方法对CPU/GPU性能和机械驱动系统的能力不敏感，因为这些被认为是可以独立改进的外部因素。

比较算法

为了公平比较，实验将提出的ClipRover系统与六种广泛使用的地图遍历和路径规划算法进行了比较。
为了确保一致性，开发了一个新的2D模拟框架RoboSim2D，利用相同的2D LiDAR地图进行模拟，这些地图是从实际实验中记录的扫描生成的。
随机行走（Random Walk）：从一个给定的方向开始，遇到障碍物时随机选择新方向。
墙反弹（Wall Bounce）：从一个给定方向开始，根据碰撞点的法向量反弹。
波前（Wave Front）：从一个高斯概率分布开始，向外扩散并反弹障碍物。
Bug算法：
- Bug0：一直朝目标移动，直到遇到障碍物，然后沿着障碍物边界移动。
- Bug1：尽可能朝目标移动，否则绕过障碍物。绕过障碍物后，移动到环上距离最小的点。
- Bug2：绕过障碍物，直到越过从起点到目标的直线（m线），然后恢复朝目标直行。

失败标准

由于实际限制，如果行进距离超过预设上限，则任务被视为失败。对于在测试区域进行的实际实验，这个上限设定为100米。
在模拟中，随机行走、墙反弹和波前算法的上限设定为1000米。对于Bug算法，通过检测循环来识别无尽循环，并将其分类为任务失败。

评估指标

实验使用了路径长度加权成功率（SPL）作为性能指标，定义为：
$\text{SPL} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} S_{i} \frac{l_{i}}{\max(p_{i}, l_{i})}$
其中， $S_{i}$ 是成功次数， $l_{i}$ 是实际路径长度， $p_{i}$ 是基线路径长度。SPL指标结合了成功率和路径效率。