Efficient Navigation in Unknown Indoor Environments with Vision-Language Models

📄 arXiv: 2510.04991v2 📥 PDF

作者: D. Schwartz, K. Kondo, J. P. How

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-06 (更新: 2025-10-11)

备注: 7 pages, 4 figures, accepted to the OWN workshop at IROS 2025

💡 一句话要点

提出基于视觉-语言模型的高效导航框架，解决未知室内环境探索问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉-语言模型 机器人导航 未知环境探索 自主规划 零样本学习

📋 核心要点

  1. 传统探索方法依赖局部信息，缺乏全局推理，导致在复杂室内环境中导航效率低下。
  2. 利用视觉-语言模型直接推理占用地图，选择更优子目标，平衡探索风险与收益。
  3. 集成到DYNUS轨迹规划器中，仿真结果表明路径长度平均缩短约10%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的高层规划框架，该框架利用视觉-语言模型（VLM）来改进在具有许多死角的未知室内环境中的自主导航。传统的探索方法由于全局推理能力有限以及依赖局部启发式方法，通常采用效率低下的路线。相比之下，我们的方法使VLM能够以零样本方式直接推理占用地图，选择可能产生更有效路径的子目标。在每个规划步骤中，我们将3D占用网格转换为环境的部分2D地图，并生成候选子目标。然后，模型评估每个子目标并根据其他候选目标对其进行排序。我们将此规划方案集成到最先进的轨迹规划器DYNUS中，并在仿真中展示了改进的导航效率。VLM从不完整的地图中推断结构模式（例如，房间、走廊），并在朝着目标取得进展的需求与进入未知空间的风险之间取得平衡。这减少了常见的贪婪失败（例如，绕道进入小房间），并平均实现了约10％的更短路径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决未知室内环境中机器人导航效率低下的问题。现有方法，如传统的探索算法，通常依赖于局部启发式规则，缺乏对环境全局结构的理解，容易陷入死胡同或绕远路，尤其是在存在大量死角的复杂室内环境中。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）的强大推理能力，使其能够像人类一样理解和分析环境的结构信息，从而做出更明智的导航决策。VLM能够从不完整的地图中推断出房间、走廊等结构模式，并权衡探索未知区域的风险与朝着目标前进的收益。

技术框架：该框架包含以下主要步骤：1) 将3D占用网格转换为部分2D地图；2) 生成多个候选子目标；3) 使用VLM评估和排序这些子目标，选择最优子目标；4) 将选定的子目标传递给DYNUS轨迹规划器，生成具体的运动轨迹。整个过程迭代进行，直到机器人到达最终目标。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将视觉-语言模型引入到机器人导航的规划过程中。与传统的基于规则或启发式的导航方法不同，该方法能够利用VLM的语义理解能力，对环境进行更高级别的推理，从而做出更全局、更有效的导航决策。VLM的零样本推理能力使其能够适应未知的环境，而无需进行额外的训练。

关键设计：论文的关键设计包括：如何将3D占用网格转换为VLM可以理解的2D地图表示；如何设计提示词（prompts）来引导VLM进行子目标评估和排序；如何将VLM的输出集成到现有的轨迹规划器中。具体的VLM选择和训练细节（如果有）在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在仿真环境中能够显著提高导航效率，平均路径长度缩短约10%。与传统的基于局部启发式的导航方法相比，该方法能够更好地避免陷入死胡同或绕远路，从而更快地到达目标。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自主导航的机器人应用场景，例如家庭服务机器人、仓库物流机器人、搜索救援机器人等。通过提高导航效率和减少探索时间，可以显著提升机器人的工作效率和实用性，使其能够在更复杂的未知环境中执行任务。

📄 摘要（原文）

We present a novel high-level planning framework that leverages vision-language models (VLMs) to improve autonomous navigation in unknown indoor environments with many dead ends. Traditional exploration methods often take inefficient routes due to limited global reasoning and reliance on local heuristics. In contrast, our approach enables a VLM to reason directly about occupancy maps in a zero-shot manner, selecting subgoals that are likely to yield more efficient paths. At each planning step, we convert a 3D occupancy grid into a partial 2D map of the environment, and generate candidate subgoals. Each subgoal is then evaluated and ranked against other candidates by the model. We integrate this planning scheme into DYNUS \cite{kondo2025dynus}, a state-of-the-art trajectory planner, and demonstrate improved navigation efficiency in simulation. The VLM infers structural patterns (e.g., rooms, corridors) from incomplete maps and balances the need to make progress toward a goal against the risk of entering unknown space. This reduces common greedy failures (e.g., detouring into small rooms) and achieves about 10\% shorter paths on average.