Avancer la navigation multilingue pour les robots

Les humains peuvent suivre des instructions et travailler ensemble en utilisant des indices visuels de leur environnement. Créer des robots capables de faire la même chose, c'est pas évident. C'est surtout vrai quand il s'agit de comprendre des instructions dans différentes langues et de naviguer dans des environnements complexes.

La plupart des robots conçus pour suivre des instructions se concentrent uniquement sur l'anglais. Ça les rend moins utiles pour les personnes qui parlent d'autres langues, surtout celles avec moins de ressources. En plus, ces robots sont souvent construits avec l'idée que les utilisateurs peuvent voir leur environnement. Ça peut les rendre difficiles à utiliser pour ceux qui ont besoin de plus d'aide.

Ce travail vise à élargir la portée de ces robots qui suivent des instructions pour inclure des langues autres que l'anglais. On veut les rendre plus faciles à utiliser pour tout le monde. On présente un nouveau cadre appelé UVLN (Navigation Universelle Vision-Langage) qui combine des modèles de langage avancés avec des modèles de légendes d'images.

#Comment ça marche

Pour commencer, on a rassemblé un ensemble de données multilingue. On a utilisé la traduction automatique pour créer cet ensemble, en regardant comment les indices visuels et les instructions linguistiques fonctionnent ensemble. On a ensuite modifié les méthodes d'entraînement habituelles pour inclure plusieurs langues. Cela implique d'aligner différentes langues à travers des contextes visuels et d'action partagés en utilisant un modèle qui analyse à la fois le langage et les images.

Pour simplifier les choses pour les utilisateurs, notre robot répond pour donner des infos sur la situation actuelle et expliquer ses actions. On a testé notre méthode avec un ensemble de données appelé Room Across Room et on a trouvé que ça marchait bien.

#Le monde autour de nous

Les environnements dans lesquels on évolue sont pleins de langues et d'images différentes. La tâche de la Navigation Vision-Langage (VLN) défie les robots de suivre des instructions verbales et de se déplacer dans un cadre domestique. Le principal obstacle est de gérer divers inputs provenant de différents types de médias.

Traditionnellement, les robots ont été conçus avec une méthode qui comprend les instructions comme des séquences de mots et les actions comme des séquences de mouvements. Certaines méthodes précédentes ont amélioré leur apprentissage en utilisant des mécanismes d'attention, mais elles rencontrent toujours des limites. La plupart de ces projets se concentrent sur l'anglais, rendant leur utilisation difficile avec d'autres langues.

Une approche uniquement en anglais ne permet pas aux robots de suivre facilement des instructions données dans d'autres langues. Chaque langue offre seulement une vue partielle des instructions à suivre. S'adapter à d'autres langues peut être compliqué sans une compréhension partagée de leurs significations. Différentes langues peuvent représenter les mêmes objets et actions différemment, donc il est essentiel de créer une compréhension commune pour un meilleur apprentissage.

#Défis dans des environnements multilingues

Il y a quelques problèmes principaux auxquels on fait face en essayant de construire un système VLN multilingue. D'abord, le système doit fonctionner avec des langues pour lesquelles il y a moins de données d'entraînement disponibles. Ensuite, on veut trouver des moyens d'améliorer la performance des traductions entre les langues. Enfin, il faut combler le fossé entre les différentes significations des instructions données dans diverses langues.

Pour relever ces défis, on a d'abord créé un ensemble de données multilingue en traduisant des instructions en anglais dans d'autres langues. Ensuite, on a développé un système qui aligne les instructions dans différentes langues avec des indices visuels. Ce système aide à fournir une compréhension plus large de la tâche à accomplir.

#Travaux connexes

Plusieurs études se sont concentrées sur les tâches de Navigation Vision-Langage. Certaines ont développé des méthodes pour entraîner des robots en utilisant de grandes quantités de données visuelles et linguistiques pour améliorer leur compréhension. D'autres ont proposé des approches pour mieux connecter les différents inputs médias.

Différents projets ont investigué l'utilisation conjointe du son et des visuels, notamment dans des tâches de navigation. On s'appuie sur le travail d'un modèle appelé CLIP-ViL, connu pour ses bonnes performances dans ces domaines. Cependant, il peine à gérer des instructions dans plusieurs langues, soulignant le besoin de nouvelles méthodes.

Le concept d'apprentissage croisé modal et multilingue a gagné en attention récemment, surtout dans les domaines de la récupération d'informations et de la traduction. Certains modèles visent à renforcer la compréhension entre les images et le texte dans différentes langues. Notre but est de créer un système qui peut suivre efficacement des instructions de navigation dans diverses langues.

#Cohérence et méthodes d'entraînement

Des recherches récentes ont examiné comment maintenir la cohérence entre différents types de données. Pour notre approche, on veut que notre robot puisse apprendre efficacement à partir des informations qu'il reçoit. On utilise des techniques qui encouragent la cohérence durant le processus d'apprentissage.

Cela inclut l'enseignement au robot de reconnaître les informations à travers différents contextes et inputs médias. En faisant cela, on aide le robot à prendre de meilleures décisions lorsqu'il suit des instructions.

#Mise en place du problème

Dans la tâche de Navigation Vision-Langage, notre robot doit trouver un chemin d'un point à un autre basé sur les instructions données. Le robot reçoit une vue panoramique de son environnement, qu'il doit analyser à chaque étape. Chaque vue inclut des images et des directions vers des emplacements potentiels.

Notre robot utilise les vues actuelles et précédentes pour décider comment se déplacer. Pour nos tests, on donne au robot accès à toutes les observations visuelles et actions antérieures, lui permettant de prendre des décisions éclairées.

#Notre approche

On a établi plusieurs étapes clés dans notre méthode :

1. Jeux de données d'entraînement et de test : On crée des ensembles de données spécifiques pour entraîner et évaluer notre système.
2. Augmentation aléatoire : On applique diverses modifications aux images et au texte pour créer un ensemble d'entraînement varié.
3. Ensemble de soutien : On renforce notre entraînement avec des exemples similaires à ce que le robot rencontrera.
4. Échantillonnage actif : On ajoute des échantillons qui peuvent défier le robot, le rendant plus robuste.
5. Récupération de paires : On utilise ces échantillons pour former des paires d'entraînement efficaces pour notre robot.
6. Co-entrainement : L'aspect de suivi d'instructions de notre robot apprend en même temps que ses capacités de navigation.
7. Mises à jour du modèle : On affine continuellement notre modèle en fonction de ses performances.

#Vue d'ensemble de l'architecture

Notre système se compose de plusieurs composants majeurs :

• Encodeur d'instructions : Cette partie traite les instructions d'entrée dans diverses langues et les transforme en un format que le robot peut utiliser.
• Encodeur Visuel : Ce composant prend les vues panoramiques et crée une représentation visuelle pour le robot.
• Encodeur d'actions : Cela mappe les types d'actions que le robot peut effectuer en formats compréhensibles.
• Encodeur cross-modal : On combine les représentations linguistiques, visuelles et d'actions pour créer un contexte complet pour la prise de décision.

En réunissant tous ces éléments, on aide notre robot à suivre des instructions et à agir selon les infos qu'il reçoit.

#Amélioration de la traduction

On utilise un modèle de traducteur spécifique pour aider notre robot à mieux comprendre les instructions dans des langues moins courantes. En entraînant le traducteur avec les capacités de navigation, ça lui permet d'améliorer son exactitude dans ce domaine.

En améliorant la traduction, on aide le robot à suivre les instructions plus efficacement, même dans des langues qui sont habituellement plus difficiles à travailler.

#Tests et résultats

Pour évaluer notre approche, on a utilisé un ensemble de données appelé Room-Across-Room. Cet ensemble inclut de nombreux chemins de navigation différents et des instructions dans plusieurs langues. On a suivi différentes métriques pour évaluer comment notre robot a performé dans le suivi des instructions et la recherche de chemins.

Nos premiers tests ont montré que des méthodes plus simples, appelées méthodes de pivot, n'étaient pas efficaces. Ces méthodes n'étaient pas capables de guider adéquatement le robot à travers des tâches de navigation en ne se basant que sur les traductions. En revanche, notre approche a montré des améliorations notables sur de nombreuses métriques.

#Conclusion

On a développé un nouveau cadre pour la Navigation Vision-Langage multilingue qui peut suivre des instructions d'un éventail de langues. En rassemblant des données diverses, en se concentrant sur la compréhension multilingue et en améliorant nos méthodes d'apprentissage, on espère améliorer comment les robots interagissent avec les instructions des humains.

Nos expériences ont montré des résultats prometteurs et mettent en lumière des opportunités pour des recherches futures dans ce domaine. L'objectif est de créer des robots plus robustes et adaptables qui peuvent assister des utilisateurs de différents horizons linguistiques, rendant la technologie plus accessible à tous.