ByteDance تطلق Astra — بنية مزدوجة الوحدة للملاحة المستقلة للروبوتات

أعلنت ByteDance عن إطلاق Astra، وهي بنية جديدة لتوجيه الروبوتات المتنقلة، تعالج مشاكل الأنظمة التقليدية المكونة من العديد من الوحدات الصغيرة القائمة على القواعد. تعتمد البنية على نموذج System 1/System 2 وتتضمن نموذجين رئيسيين: Astra-Global، وهو نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط (Multimodal Large Language Model - MLLM) مسؤول عن المهام منخفضة التردد (التحديد الذاتي للموقع وتحديد موقع الهدف)، وAstra-Local، وهي شبكة متعددة المهام للمهام عالية التردد (التخطيط المحلي للمسار وتقدير قياس المسافة المقطوعة). يستخدم Astra-Global رسمًا بيانيًا هجينًا طوبولوجيًا-دلاليًا يُبنى دون اتصال بالإنترنت، وعملية تحديد موقع من مرحلتين تعتمد على مبدأ "من الخشن إلى الدقيق". تم التدريب باستخدام الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (Supervised Fine-Tuning) وتحسين السياسات النسبي الجماعي (Group Relative Policy Optimization). يتضمن Astra-Local مشفرًا مكانيًا-زمانيًا رباعي الأبعاد (4D)، ورأس تخطيط قائم على المحول (Transformer) مع توافق التدفق باستخدام خسارة المجال الإقليدي المموهة (Masked ESDF loss)، ورأس قياس مسافة يدمج البيانات من حساسات متعددة. أظهرت التجارب أن Astra تحقق دقة تحديد موقع بنسبة 99.9% في بيئات منزلية غير مألوفة، وتتفوق بشكل كبير على طرق التعرف البصري على الأماكن (Visual Place Recognition) التقليدية في دقة الوضع، وتقلل من عدد التصادمات. البنية مناسبة للاستخدام في المستودعات والمكاتب والمنازل، ولكنها تحتاج إلى تحسينات للعمل في البيئات قليلة المعالم ولزيادة المتانة تجاه السيناريوهات خارج التوزيع (Out-of-Distribution - OOD).