HyPerNav: Hybrid Perception for Object-Oriented Navigation in Unknown Environment

📄 arXiv: 2510.22917v2 📥 PDF

作者: Zecheng Yin, Hao Zhao, Zhen Li

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-27 (更新: 2025-10-28)

备注: under review

💡 一句话要点

HyPerNav：利用混合感知实现未知环境中面向对象的导航

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 面向对象导航 混合感知 视觉-语言模型 机器人导航 未知环境

📋 核心要点

  1. 现有ObjNav方法通常依赖单一感知模态（RGB-D或自顶向下地图），忽略了局部信息和全局上下文的互补性。
  2. HyPerNav利用视觉-语言模型(VLMs)融合来自RGB-D传感器的局部信息和自顶向下地图的全局上下文，实现更有效的导航。
  3. 实验结果表明，HyPerNav在模拟和真实环境中均优于现有基线方法，证明了混合感知策略的有效性。

📝 摘要（中文）

面向对象的导航(ObjNav)使机器人能够在未知环境中直接自主地导航到目标对象。在未知环境中，有效的感知对于自主机器人至关重要。来自RGB-D传感器的自我中心观测提供丰富的局部信息，而实时自顶向下地图为ObjNav提供有价值的全局上下文。然而，现有研究大多侧重于单一来源，很少整合这两种互补的感知方式，尽管人类自然会同时关注两者。随着视觉-语言模型(VLMs)的快速发展，我们提出了混合感知导航(HyPerNav)，利用VLMs强大的推理和视觉-语言理解能力，共同感知局部和全局信息，以提高未知环境中导航的有效性和智能性。在大量的模拟评估和真实世界的验证中，我们的方法相对于流行的基线方法取得了最先进的性能。受益于混合感知方法，我们的方法通过同时利用来自自我中心观测和自顶向下地图的信息理解，捕获更丰富的线索并更有效地找到对象。我们的消融研究进一步证明，任何一种混合感知都有助于导航性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决未知环境中面向对象的导航问题。现有方法要么只关注自我中心的RGB-D图像信息，要么只关注自顶向下的地图信息，忽略了两种信息源的互补性，导致导航效率和准确性受限。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）融合来自RGB-D传感器的局部视觉信息和自顶向下地图的全局上下文信息。通过VLM的强大推理和视觉-语言理解能力，使机器人能够同时理解局部环境和全局布局，从而更有效地找到目标对象。

技术框架：HyPerNav的整体框架包含以下几个主要模块：1) RGB-D传感器获取自我中心视角图像；2) SLAM系统构建自顶向下地图；3) 视觉-语言模型（VLM）处理RGB-D图像和自顶向下地图，提取特征并进行融合；4) 导航策略模块，根据VLM的输出结果规划路径并控制机器人运动。

关键创新：论文的关键创新在于提出了混合感知导航(HyPerNav)框架，该框架首次将视觉-语言模型应用于ObjNav任务，并有效地融合了局部视觉信息和全局上下文信息。这种混合感知方法使机器人能够更全面地理解环境，从而提高导航性能。与现有方法相比，HyPerNav能够利用更丰富的环境信息，做出更明智的导航决策。

关键设计：论文中VLM的具体选择和训练方式是关键设计之一。论文可能采用了预训练的VLM模型，并针对ObjNav任务进行了微调。损失函数的设计也至关重要，可能包括导航成功率、路径长度等指标。此外，如何有效地融合RGB-D图像和自顶向下地图的特征也是一个关键的技术细节。具体的网络结构和参数设置需要在论文中进一步查找。

📊 实验亮点

HyPerNav在模拟和真实环境实验中均取得了显著的性能提升。与现有基线方法相比，HyPerNav能够更有效地找到目标对象，导航成功率更高，路径长度更短。消融实验证明了混合感知策略的有效性，即同时利用局部视觉信息和全局上下文信息能够显著提高导航性能。具体性能数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

HyPerNav技术可应用于各种需要自主导航的场景，如家庭服务机器人、仓储物流机器人、搜救机器人等。该技术能够提高机器人在复杂未知环境中的导航效率和准确性，降低对人工干预的依赖，具有重要的实际应用价值和商业前景。

📄 摘要（原文）

Objective-oriented navigation(ObjNav) enables robot to navigate to target object directly and autonomously in an unknown environment. Effective perception in navigation in unknown environment is critical for autonomous robots. While egocentric observations from RGB-D sensors provide abundant local information, real-time top-down maps offer valuable global context for ObjNav. Nevertheless, the majority of existing studies focus on a single source, seldom integrating these two complementary perceptual modalities, despite the fact that humans naturally attend to both. With the rapid advancement of Vision-Language Models(VLMs), we propose Hybrid Perception Navigation (HyPerNav), leveraging VLMs' strong reasoning and vision-language understanding capabilities to jointly perceive both local and global information to enhance the effectiveness and intelligence of navigation in unknown environments. In both massive simulation evaluation and real-world validation, our methods achieved state-of-the-art performance against popular baselines. Benefiting from hybrid perception approach, our method captures richer cues and finds the objects more effectively, by simultaneously leveraging information understanding from egocentric observations and the top-down map. Our ablation study further proved that either of the hybrid perception contributes to the navigation performance.