MacroNav: Multi-Task Context Representation Learning Enables Efficient Navigation in Unknown Environments

📄 arXiv: 2511.04320v1 📥 PDF

作者: Kuankuan Sima, Longbin Tang, Haozhe Ma, Lin Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-06

💡 一句话要点

MacroNav：多任务上下文表征学习实现未知环境高效导航

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 自主导航 强化学习 多任务学习 上下文表征 未知环境 机器人 图推理

📋 核心要点

  1. 现有导航方法难以在未知环境中同时实现丰富的上下文表征和高效的导航。
  2. MacroNav通过多任务自监督学习训练轻量级上下文编码器，并结合强化学习策略与图推理。
  3. 实验表明，MacroNav在成功率和路径长度加权成功率上显著优于现有方法，同时保持低计算成本。

📝 摘要（中文）

在未知环境中进行自主导航需要在部分可观测性下进行紧凑而富有表现力的空间理解，以支持高层次的决策。现有方法难以平衡丰富的上下文表征与导航效率。我们提出了MacroNav，一个基于学习的导航框架，包含两个关键组件：（1）一个轻量级的上下文编码器，通过多任务自监督学习进行训练，以捕获多尺度、以导航为中心的空间表征；（2）一个强化学习策略，将这些表征与基于图的推理无缝集成，以实现高效的动作选择。大量实验证明了上下文编码器高效且鲁棒的环境理解能力。真实世界的部署进一步验证了MacroNav的有效性，在成功率（SR）和路径长度加权成功率（SPL）方面均优于最先进的导航方法，同时保持了较低的计算成本。代码将在接收后发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决未知环境中自主导航的问题。现有方法的痛点在于难以平衡环境理解的丰富程度（需要捕获多尺度信息）与导航的效率（计算资源有限）。如何在部分可观测的环境下，学习到紧凑而富有表达力的空间表征，以支持高效的决策是关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用多任务自监督学习训练一个轻量级的上下文编码器，该编码器能够提取多尺度、以导航为中心的空间表征。然后，将这些表征与强化学习策略相结合，利用图推理进行动作选择，从而实现高效的导航。这种设计旨在通过自监督学习减少对大量人工标注数据的依赖，并利用图结构进行高效的路径规划。

技术框架：MacroNav框架主要包含两个模块：上下文编码器和强化学习策略。上下文编码器负责从环境输入中提取多尺度的空间表征，该编码器通过多任务自监督学习进行训练。强化学习策略则利用这些表征，结合基于图的推理，选择最优的导航动作。整体流程是：环境输入 -> 上下文编码器 -> 多尺度空间表征 -> 强化学习策略 + 图推理 -> 导航动作。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个轻量级的上下文编码器，该编码器通过多任务自监督学习进行训练，能够有效地捕获多尺度、以导航为中心的空间表征。与传统的依赖大量人工标注数据的监督学习方法不同，该方法利用自监督学习减少了对标注数据的需求。此外，结合图推理的强化学习策略也提高了导航的效率。

关键设计：上下文编码器采用轻量级网络结构，以保证计算效率。多任务自监督学习包含多个辅助任务，例如预测未来状态、重建输入等，以提高表征的质量。强化学习策略采用深度Q网络（DQN）或策略梯度等算法，并结合图结构进行动作选择。具体的损失函数、网络结构和参数设置等细节在论文中进行了详细描述（具体细节未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，MacroNav在未知环境导航任务中取得了显著的性能提升。具体而言，MacroNav在成功率（SR）和路径长度加权成功率（SPL）方面均优于最先进的导航方法，同时保持了较低的计算成本。具体的提升幅度和对比基线在论文中进行了详细的量化分析（具体数据未知）。真实世界的部署进一步验证了MacroNav的有效性。

🎯 应用场景

MacroNav可应用于各种需要在未知或部分已知环境中进行自主导航的场景，例如：家庭服务机器人、仓库物流机器人、搜索救援机器人、自动驾驶汽车等。该研究的实际价值在于提高了导航的效率和鲁棒性，降低了对人工标注数据的依赖。未来，该技术有望进一步推广到更复杂的环境和任务中。

📄 摘要（原文）

Autonomous navigation in unknown environments requires compact yet expressive spatial understanding under partial observability to support high-level decision making. Existing approaches struggle to balance rich contextual representation with navigation efficiency. We present MacroNav, a learning-based navigation framework featuring two key components: (1) a lightweight context encoder trained via multi-task self-supervised learning to capture multi-scale, navigation-centric spatial representations; and (2) a reinforcement learning policy that seamlessly integrates these representations with graph-based reasoning for efficient action selection. Extensive experiments demonstrate the context encoder's efficient and robust environmental understanding. Real-world deployments further validate MacroNav's effectiveness, yielding significant gains over state-of-the-art navigation methods in both Success Rate (SR) and Success weighted by Path Length (SPL), while maintaining low computational cost. Code will be released upon acceptance.