EgoCogNav: Cognition-aware Human Egocentric Navigation

📄 arXiv: 2511.17581v1 📥 PDF

作者: Zhiwen Qiu, Ziang Liu, Wenqian Niu, Tapomayukh Bhattacharjee, Saleh Kalantari

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-11-15

备注: 11 pages, 4 figures

💡 一句话要点

EgoCogNav：提出认知感知的自中心导航框架，融合场景与感知信息预测人类行为。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 自中心导航 认知建模 轨迹预测 头部运动预测 感知不确定性 多模态融合 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法侧重于完全观测场景中的运动预测，忽略了人类对空间的感知和反应等认知因素。
  2. EgoCogNav通过预测感知路径不确定性，并融合场景特征和感知线索，联合预测轨迹和头部运动。
  3. 实验表明，EgoCogNav能学习到与人类行为相关的感知不确定性，并泛化到新环境，同时发布了CEN数据集。

📝 摘要（中文）

本文提出EgoCogNav，一个多模态自中心导航框架，旨在模拟人类导航中的认知和经验因素，从而更深入地理解人与环境的交互，并实现安全的社交导航和有效的辅助寻路。该框架将感知路径不确定性预测为一个潜在状态，并通过融合场景特征和感知线索，联合预测轨迹和头部运动。此外，本文还发布了一个名为认知感知自中心导航（CEN）的数据集，包含6小时的真实世界自中心记录，捕捉了真实场景中多样化的导航行为。实验表明，EgoCogNav能够学习到与人类行为高度相关的感知不确定性，例如扫描、犹豫和回溯，并且能够泛化到未见过的环境中。

🔬 方法详解

问题定义：现有自中心导航方法主要关注在完全观测场景下的运动预测，忽略了人类在导航过程中的认知因素，例如对环境的感知不确定性、经验等。这些因素影响着人类的导航行为，如扫描、犹豫和回溯。因此，如何将这些认知因素融入到导航模型中，使其更接近人类的导航方式，是本文要解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是将人类的感知不确定性建模为一个潜在状态，并将其融入到轨迹预测和头部运动预测中。通过融合场景特征和感知线索，模型能够学习到人类在导航过程中对环境的认知和反应，从而更准确地预测人类的导航行为。这种方法模拟了人类在不确定环境中的探索和决策过程。

技术框架：EgoCogNav框架包含以下主要模块：1) 特征提取模块，用于提取场景的视觉特征和感知的运动特征；2) 感知不确定性预测模块，用于预测人类对路径的感知不确定性，作为潜在状态；3) 轨迹预测模块，基于场景特征、感知特征和感知不确定性，预测人类的未来轨迹；4) 头部运动预测模块，同样基于上述特征和不确定性，预测人类的头部运动。整个框架采用端到端的方式进行训练。

关键创新：本文最重要的创新点在于将感知不确定性建模为一个潜在状态，并将其融入到轨迹预测和头部运动预测中。与现有方法相比，EgoCogNav能够更好地模拟人类在导航过程中的认知因素，从而更准确地预测人类的导航行为。此外，CEN数据集的发布也为该领域的研究提供了新的资源。

关键设计：感知不确定性预测模块可能采用变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）等生成模型，以学习潜在的感知不确定性分布。轨迹预测和头部运动预测模块可能采用循环神经网络（RNN）或Transformer等序列模型，以捕捉人类导航行为的时序依赖性。损失函数可能包括轨迹预测损失、头部运动预测损失和感知不确定性预测损失，以共同优化整个模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，EgoCogNav能够学习到与人类行为高度相关的感知不确定性，例如扫描、犹豫和回溯。此外，EgoCogNav在未见过的环境中也表现出良好的泛化能力。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了模型在模拟人类认知行为方面的优势。

🎯 应用场景

EgoCogNav的研究成果可应用于辅助导航系统，例如为视力障碍人士提供更智能的导航辅助，或为机器人提供更自然的社交导航能力。通过理解人类的认知过程，可以设计出更安全、更高效的人机交互系统，提升用户体验，并促进人与环境的和谐共处。未来，该研究或可扩展到自动驾驶、虚拟现实等领域。

📄 摘要（原文）

Modeling the cognitive and experiential factors of human navigation is central to deepening our understanding of human-environment interaction and to enabling safe social navigation and effective assistive wayfinding. Most existing methods focus on forecasting motions in fully observed scenes and often neglect human factors that capture how people feel and respond to space. To address this gap, We propose EgoCogNav, a multimodal egocentric navigation framework that predicts perceived path uncertainty as a latent state and jointly forecasts trajectories and head motion by fusing scene features with sensory cues. To facilitate research in the field, we introduce the Cognition-aware Egocentric Navigation (CEN) dataset consisting 6 hours of real-world egocentric recordings capturing diverse navigation behaviors in real-world scenarios. Experiments show that EgoCogNav learns the perceived uncertainty that highly correlates with human-like behaviors such as scanning, hesitation, and backtracking while generalizing to unseen environments.