GLAM: Training a latent world model over global spatiotemporal memory for active exploration and navigation
이 논문은 미래의 지도 표현과 내비게이션 웨이포인트를 예측하여 개선된 능동적 탐사와 의미론적 내비게이션을 가능하게 하는 전역 시공간 메모리에 기반해 학습된 목표 조건부 잠재 세계 모델인 GLAM을 제시하며, GLAM NAV 시스템이 HM3D-ObjectNav 태스크에서 BSC-Nav 베이스라인보다 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
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로봇이 한 번도 본 적 없는 방에 들어와, 현재 서 있는 위치에서는 보이지 않는 빨간 의자와 같은 특정 물체를 찾아야 하는 상황을 상상해 보십시오. 성공하기 위해서 로봇은 단순히 카메라 앞에 보이는 것에만 반응해서는 안 됩니다. 로봇은 움직이면서 공간의 정신적 이미지를 구축하고, 자신이 어디에 있었는지 기억하며, 다음 모퉁이 너머에 무엇이 있을지 추측해야 합니다. 이처럼 메모리에 지도를 보유하고, 이동함에 따라 그 지도가 어떻게 변할지 예측하며, 그 예측을 사용하여 다음 단계를 계획하는 능력은 능동적 탐사(active exploration)의 핵심 과제입니다. 수년 동안 연구자들은 기계가 고해상도로, 즉 픽셀 하나하나까지 세밀하게 세계를 재구성하도록 학습시킴으로써 이 기술을 가르치려 노력해 왔거나, 미리 만들어진 지도에 의존해 왔습니다. 그러나 새로운 접근 방식은 로봇이 항해하기 위해 모든 벽돌과 그림자를 볼 필요는 없으며, 공간의 구조와 목표로 가는 유망한 경로만을 이해하면 된다고 제안합니다.
연구팀은 GLAM이라는 시스템을 개발했는데, 이는 '전역 시공간 메모리 상에서 학습된 목표 조건부 잠재 세계 모델(goal-conditioned latent world model trained over global spatiotemporal memory)'의 약자입니다. 더 쉽게 말하자면, 이는 완벽한 디테일로 시각적 세계를 재현할 필요 없이 방의 미래 레이아웃과 목적지로 가는 최적의 경로를 학습하는 내비게이션 시스템입니다. 이 시스템은 다음 초에 방이 어떻게 보일지 새로운 비디오 프레임을 생성하려고 시도하는 대신, 지도의 압축되고 추상적인 표현과 다음에 어디로 갈지에 대한 숨겨진 계획을 예측합니다. 이 접근 방식은 생물학적 뇌, 특히 해마가 공간 기억을 조직하고 이를 사용하여 미래의 시나리오를 시뮬레이션하는 방식에서 영감을 받았습니다. 연구진은 이 모델을 중심으로 온라인 매핑, 메모리 검색, 그리고 예측적 계획을 하나의 루프로 결endo하는 GLAM NAV라는 완전한 내비게이션 시스템을 구축했습니다.
이 시스템은 로봇이 움직임에 따라 환경에 대한 희소한(sparse) 디지털 메모리를 지속적으로 업데이트하며 작동합니다. 이 메모리는 완전한 3D 사진이 아니라 주요 랜드마크와 공간적 관계들의 집합입니다. 로봇이 목표물을 찾아야 할 때, 로봇은 자신의 현재 위치와 이미 본 것에 대한 기억을 사용하여 다음과 같은 간단한 질문을 던집니다. "내가 이 방향으로 움직인다면, 지도는 어떤 모습이 될 것이며, 내가 목표에 더 가까워질까?" GLAM 모델은 두 가지를 동시에 예측함으로써 이에 답합니다. 첫째, 로봇이 탐사함에 따라 맵 토큰(메모리의 추상적 구성 요소)이 어떻게 진화할지 예측합니다. 둘째, 로봇이 취해야 할 다음 단계에 대한 숨겨진 표현인 잠재 웨이포인트(latent waypoint)를 예측합니다. 이러한 예측은 공유된 공간에서 일어나는데, 이는 모델이 변화하는 지도와 필요한 움직임을 직접 연결하는 법을 배우며, 미래의 가공되지 않은 시각적 이미지를 재구성하려는 시도 없이도 이를 수행함을 의미합니다.
이 시스템을 훈련시키기 위해 연구진은 로봇을 실제 세계로 보내 실수를 경험하게 하는 대신, 아파트나 사무실 같은 상세한 3D 스캔 데이터를 포함한 고충실도 시뮬레이터인 Habitat를 사용했습니다. 그들은 전문가의 궤적(객체의 위치를 정확히 알고 있는 완벽한 컴퓨터 제어 에이전트가 지나간 경로)을 재생하고, 이 경로들을 수천 개의 훈련 샘플로 잘게 나누었습니다. 모델은 맵 토큰의 이력과 목표를 보고 미래의 지도와 다음 웨이포인트를 예측하는 법을 배웠습니다. 결정적으로, 시스템은 시각적 세계를 재현하는 과업을 무시하도록 교육받았습니다. 시스템은 오로지 공간의 구조와 항해를 위한 계획을 예측하는 데 전적으로 집중했습니다. 메인 모델을 훈련시키기 전, 연구진은 별도의 구성 요소를 사전 훈련시켜 이러한 숨겨진 웨이포인트 계획을 실제 물리적 움직임으로 어떻게 변환하는지 이해하도록 함으로써, 예측이 실제 명령으로 전환될 수 있도록 보장했습니다.
시뮬레이터에서 테스트했을 때, 결과는 이 예측 기반 접근 방식이 다른 유형의 메모리 구조에 의존하는 기존 방법들보다 더 효과적임을 보여주었습니다. 특정 50%의 테스트 장면 세트에서, 새로운 시스템인 GLAM NAV는 시도 횟수의 86.89%에서 목표 물체를 찾는 데 성공했으며, 이는 비교 대상이었던 베이스라인 시스템의 성공률인 78.50%보다 유의미한 향상입니다. 또한, 경로 길이 대비 성공률(Success weighted by Path Length) 지표가 47.70%에서 48.35%로 상승하며 목표에 더 효율적으로 도달했습니다. 이 수치들은 지도의 미래 구조와 경로를 함께 예측함으로써, 로봇이 목표물이 처음에 보이지 않는 상황에서도 더욱 신뢰성 있게 길을 찾을 수 있게 되었음을 시사합니다. 시스템은 단순히 경로를 암기한 것이 아니라, 환경의 레이아웃을 예측하고 그 예측을 바탕으로 계획을 조정하는 법을 배웠습니다.
이것이 단순히 시뮬레이터의 결과가 아님을 증증하기 위해, 연구진은 실제 사무실 환경에서 두 팔이 달린 바퀴형 휴머노이드 로봇에 이 시스템을 배치했습니다. 첫 번째 실세계 테스트에서 로봇은 사전 구축된 지도 없이 처음 보는 방에서 화분을 찾으라는 임무를 받았습니다. 로봇은 움직이면서 자신의 성장하는 지도에 새로운 시각적 관찰을 연결하며 공간에 대한 메모리를 구축했습니다. 로봇은 성공적으로 화분을 찾아냈으며, 이는 시스템이 실제 물리적 환경에서 기초부터 유용한 공간 메모리를 구축할 수 있음을 입증했습니다. 두 번째 테스트에서 로봇은 물체가 시야에서 사라진 후, 화분을 보았던 위치를 기억해 내라는 요청을 받았습니다. 시스템은 메모리에서 저장된 위치를 검색하여 해당 지점으로 성공적으로 다시 이동했습니다. 이러한 시연은 모델의 추상적 예측이 실제 환경에서 실제 로봇을 안내할 수 있으며, 메모리를 통해 관찰된 것과 필요한 것 사이의 간극을 메울 수 있음을 확인시켜 주었습니다.
이러한 성공에도 불구하고, 연구진은 자신들의 작업에 대한 경계를 명확히 밝히고 있습니다. 이 시스템은 시뮬레이터 내 전문가 에이전트가 지나간 경로로부터 학습하므로, 로봇의 행동이 훈련 중에 보았던 패턴 범위 내에 있을 때 가장 효과적입니다. 이는 임의의 행동에 따른 결과를 예측할 수 있는 일반적인 시뮬레이터가 아니라, 특정 목적을 위한 가장 가능성 높은 지도와 경로를 추정하는 목표 지향적 도구입니다. 또한 모델은 범위가 아닌 단일하고 확정적인 예측을 생성하므로, 자신의 추측에 대한 불확실성을 명시적으로 계산하지 않습니다. 만약 로봇이 학습한 것과 매우 다른 레이아웃을 마주하거나, 센서 드리프트로 인해 위치 추적을 놓치게 되면 시스템은 어려움을 겪을 수 있습니다. 연구진은 로봇이 여전히 위치를 확인하고 충돌을 피하기 위해 실시간 관찰에 의존하며, 예측은 오직 탐색을 가이드하는 용도로만 사용한다고 강조합니다.
이 연구는 로봇 내비게이션을 생각하는 방식의 변화를 나타냅니다. 세계의 완벽하고 고해상도인 복제품을 컴퓨터 내부에 구축하려고 노력하는 대신, 이 시스템은 계획을 세우기에 충분한 기능적이고 추상적인 버전의 지도를 가지고 작업하는 법을 배웁니다. 미래의 지도를 예측하는 것과 다음 움직임을 계획하는 것을 하나의 연결된 과업으로 다룸으로써, 연구진은 더 신뢰성 있는 목표 탐색 능력과 실제 환경에서의 운용 능력을 갖춘 시스템을 만들어냈습니다. 이 발견은 로봇이 효과적으로 탐사하기 위해서는 모든 것을 볼 필요가 있는 것이 아니라, 다음에 무엇이 올지 상상할 수 있을 만큼 공간의 구조를 이해하는 것이 중요하다는 점을 시사합니다.
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