DynaMem是纽约大学和Hello Robot推出的动态空间语义记忆系统，专为开放世界中的移动操作设计。基于维护一个特征点云作为机器人记忆，处理环境中的动态变化，如物体的添加和移除。当接收到新的RGBD观测时，DynaMem更新记忆，添加新物体并移除不再存在的点。DynaMem根据文本查询定位物体，在必要时导航至目标物体。DynaMem在动态物体处理上表现出色，成功率达到70%，显著高于传统系统。
DynaMem的主要功能动态空间语义记忆：维护一个动态更新的特征点云，作为机器人的记忆系统，适应环境的变化。环境感知与更新：当机器人接收到新的RGBD（红绿蓝深度）观测时，DynaMem将新观测到的物体添加到记忆中，移除不再存在的点。文本查询定位：根据文本查询在环境中定位感兴趣的物体，用找到与文本查询最相似的点及最后被观测到的图像。导航与交互：如果文本被成功定位在环境中，导航机器人至目标物体；如果文本未能在环境中定位，探索环境寻找目标。动态物体处理：DynaMem擅长处理环境中的动态物体，只有极少数的试验因无法导航到动态物体而失败。价值地图探索：将机器人记忆投影到一个价值地图上，指导机器人探索环境。DynaMem的技术原理特征点云维护：维护一个特征点云作为机器人的记忆，点云随着环境的变化动态更新。RGBD观测融合：当机器人接收到新的RGBD观测时，DynaMem将观测融合到现有的记忆中，反映环境的最新状态。文本查询匹配：基于先进的视觉语言模型（VLMs）和多模态大型语言模型（mLLMs）理解和匹配文本查询，在记忆中定位物体。相似性评估：评估点云中的特征点与文本查询的相似性确定物体的位置。环境导航：如果文本查询成功定位到环境中的物体，指导机器人导航至该物体；如果未能定位，用价值地图引导机器人探索环境。DynaMem的项目地址项目官网：dynamem.github.ioarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.04999DynaMem的应用场景家庭自动化：在家庭环境中，帮助服务机器人识别、定位和操纵家具、电器或其他家用物品。工业自动化：在制造和物流领域，辅助机器人在生产线上进行物品的分拣、搬运和装配。仓库管理：在仓库环境中，帮助机器人进行库存管理，包括货物的定位、拣选和搬运，尤其是在货物频繁进出的情况下。灾难救援：在灾难救援场景中，帮助机器人在废墟中导航，寻找幸存者或重要物品。农业自动化：在农业领域，辅助机器人进行作物的监测、收割和搬运。 
