Kinaema: память роботов без ограничений контекста

Пространственное «самоощущение» роботов

Одна из ключевых способностей автономных роботов — умение «найти себя» в ранее виденных местах, то есть правильно определить свое положение относительно уже знакомого пространства. Эта задача особенно важна для непрерывных операций робототехники, когда информация, полученная до начала основного задания, используется для повышения эффективности работы.

Исследователи из NAVER Labs Europe и университета LIRIS представили на конференции NeurIPS 2025 новую модель Kinaema — рекуррентную нейронную сеть, способную интегрировать поток визуальных наблюдений во время движения робота в потенциально большом пространстве. При получении запроса в виде изображения модель предсказывает относительное положение показанного места по отношению к текущей позиции агента.

Архитектура без буферов

Традиционные подходы к пространственной локализации роботов опираются на явное хранение истории наблюдений, что создает ограничения по памяти и вычислительной мощности, особенно при долгосрочной работе. Классические трансформеры с механизмом внимания требуют хранения всех предыдущих кадров, что приводит к квадратичному росту вычислительной сложности.

Kinaema решает эту проблему через рекуррентную обработку: модель получает на вход поток изображений через энкодер, а затем рекуррентный трансформер обновляет латентную память M_t на каждом шаге времени. Эта память представляет собой сжатое представление всей предыдущей траектории робота. Когда поступает запрос (query image), отдельный энкодер обрабатывает его, и декодер использует латентную память для оценки относительной позиции и ориентации.

Основные технические характеристики архитектуры:

• Константная стоимость обновления и чтения — сложность операций составляет O(1) относительно длины истории
• Компрессия последовательности — вся траектория сжимается в фиксированное по размеру скрытое состояние
• Масштабируемость — модель эффективно работает на последовательностях длиной в тысячи шагов

Сравнение с существующими решениями

Команда провела обширное тестирование в симулированных средах и сравнила Kinaema с несколькими базовыми архитектурами, включая трансформеры с полным вниманием к истории, LSTM и GRU. Результаты показали:

• Kinaema превосходит рекуррентные базовые модели в задачах навигации к целям, виденным до старта эпизода
• Модель достигает точности локализации, сопоставимой с трансформерами полного внимания, но с значительно меньшими вычислительными затратами
• При увеличении длины последовательности разрыв в вычислительной эффективности между Kinaema и классическими трансформерами растет экспоненциально

Практическое применение в робототехнике

Модель Kinaema открывает новые возможности для автономных систем, работающих в масштабных средах — складских роботов, беспилотных транспортных средств, мобильных роботов в торговых центрах и аэропортах. Ключевые области применения:

Логистика и складская автоматизация. Роботы могут строить долгосрочную память о топологии склада без необходимости постоянно хранить полную историю перемещений. Это позволяет быстро находить ранее виденные объекты или зоны даже после многочасовой работы.

Автономные транспортные средства. Способность «вспомнить» места, увиденные по пути, помогает в задачах возврата к точке отправления или навигации в условиях временной потери GPS-сигнала. Модель может служить резервной системой локализации.

Сервисная робототехника. Роботы-помощники в общественных пространствах (больницы, торговые центры, аэропорты) могут эффективно ориентироваться в сложных многоэтажных зданиях, запоминая расположение ключевых объектов без затрат на поддержание детальных карт.

Ограничения и риски внедрения

Несмотря на впечатляющие результаты, технология имеет ряд практических ограничений:

• Зависимость от обучающих данных. Модель требует предварительного обучения на больших объемах данных траекторий. Качество работы в новых, радикально отличающихся средах может снижаться
• Вычислительные требования при инференсе. Хотя модель эффективнее классических трансформеров, она все еще требует GPU для работы в реальном времени
• Накопление ошибок. При очень длинных траекториях (тысячи шагов) возможно постепенное ухудшение точности оценки позиции из-за накопления погрешностей в латентном представлении
• Сложность интеграции. Внедрение требует переработки существующих систем локализации и навигации, что влечет инженерные и финансовые затраты

Перспективы развития технологии

В ближайшие 1-2 года стоит отслеживать следующие направления развития:

Гибридные системы локализации. Интеграция Kinaema с традиционными методами SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) может создать более надежные системы, комбинирующие геометрическую точность и способность к долгосрочной памяти.

Мультимодальные расширения. Добавление других сенсорных модальностей (LiDAR, тактильные датчики, инерциальные измерения) может улучшить робастность в условиях ограниченной видимости или динамических изменений среды.

Трансфер на реальное оборудование. Пока результаты демонстрировались в основном в симуляции. Ключевым шагом станет валидация на физических роботах в сложных реальных условиях — с изменяющимся освещением, погодой, движущимися объектами.

Исследование Kinaema на arXiv

Полный текст статьи "Kinaema: a recurrent sequence model for memory and pose in motion" с детальным описанием архитектуры, экспериментов и результатов, представленных на NeurIPS 2025

Читать статью