Vision-Aided Online A* Path Planning for Efficient and Safe Navigation of Service Robots
作者: Praveen Kumar, Tushar Sandhan
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-10
备注: 10 pages
💡 一句话要点
提出视觉辅助的在线A*路径规划，用于服务机器人高效安全导航
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 服务机器人 路径规划 语义分割 视觉导航 A*算法
📋 核心要点
- 传统服务机器人导航依赖激光雷达，缺乏语义理解，无法区分重要物体与普通障碍物。
- 提出视觉辅助的在线A*路径规划，通过语义分割识别视觉约束，指导机器人导航。
- 实验表明，该方法在真实机器人平台上实现了实时、鲁棒的上下文感知导航。
📝 摘要（中文）
在以人为中心的环境中部署自主服务机器人面临感知和规划的挑战。传统的导航系统依赖昂贵的激光雷达，虽然几何精度高，但缺乏语义感知能力，无法区分办公室地面上的重要文件和无害的垃圾，将两者都视为可物理穿越的。虽然存在先进的语义分割技术，但之前的研究未能成功地将这种视觉智能集成到实时路径规划器中，使其能够高效地在低成本嵌入式硬件上运行。本文提出了一个框架来弥合这一差距，在经济实惠的机器人平台上实现上下文感知的导航。我们的方法侧重于轻量级感知模块与在线A*规划器的紧密集成。感知系统采用语义分割模型来识别用户定义的可视约束，使机器人能够根据上下文重要性而不是物理尺寸进行导航。这种适应性允许操作员定义给定任务的关键内容，无论是办公室中的敏感文件还是工厂中的安全线，从而解决避免对象的模糊性。这种语义感知与几何数据无缝融合。识别出的视觉约束被投影为非几何障碍物到全局地图上，该地图从传感器数据不断更新，从而实现在部分已知和未知环境中鲁棒导航。我们通过高保真模拟和真实机器人平台上的大量实验验证了我们的框架。结果表明，该框架具有鲁棒的实时性能，证明了经济高效的机器人可以在复杂的环境中安全导航，同时尊重传统规划器无法识别的关键视觉线索。
🔬 方法详解
问题定义：现有服务机器人导航系统主要依赖激光雷达等传感器进行环境感知和路径规划。这些方法虽然能够提供精确的几何信息，但缺乏对环境语义信息的理解，无法区分不同类型的障碍物，例如重要的文件和垃圾。这导致机器人可能将重要物品视为障碍物而避开，或者将危险区域误判为可行区域，从而影响导航效率和安全性。
核心思路：本文的核心思路是将视觉语义信息融入到路径规划过程中。通过使用语义分割模型识别环境中的关键视觉约束（例如，需要避开的文件或需要遵循的安全线），并将这些约束转化为非几何障碍物，从而指导机器人进行更智能、更安全的导航。这种方法允许机器人根据上下文的重要性而不是物理尺寸来区分障碍物。
技术框架：该框架包含两个主要模块：感知模块和规划模块。感知模块使用轻量级的语义分割模型从摄像头图像中提取语义信息，识别用户定义的可视约束。然后，这些可视约束被投影到全局地图上，作为非几何障碍物。规划模块使用在线A*算法，在考虑几何障碍物和非几何障碍物的情况下，生成最优路径。全局地图通过传感器数据不断更新，以适应动态变化的环境。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将视觉语义信息与传统的几何路径规划相结合。通过将语义分割的结果转化为非几何障碍物，该方法能够让机器人理解环境的上下文信息，并根据这些信息进行更智能的导航。与传统的基于几何信息的路径规划方法相比，该方法能够更好地处理复杂环境中的导航任务。
关键设计：感知模块采用轻量级的语义分割模型，以保证实时性。语义分割模型的选择需要根据具体的应用场景进行调整，以保证识别精度和计算效率。全局地图采用栅格地图的形式，每个栅格存储几何障碍物信息和非几何障碍物信息。A*算法的代价函数需要根据具体的应用场景进行设计，以平衡路径长度、安全性等因素。
📊 实验亮点
该论文通过高保真模拟和真实机器人平台上的实验验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该框架能够实时、鲁棒地识别视觉约束，并生成安全、高效的导航路径。具体性能数据未知，但强调了实时性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于服务机器人领域，例如办公室清洁机器人、医院配送机器人、工厂巡检机器人等。通过赋予机器人上下文感知能力，使其能够更好地理解人类环境，从而提高服务效率和安全性。未来，该技术还可以扩展到其他领域，例如自动驾驶、增强现实等。
📄 摘要（原文）
The deployment of autonomous service robots in human-centric environments is hindered by a critical gap in perception and planning. Traditional navigation systems rely on expensive LiDARs that, while geometrically precise, are semantically unaware, they cannot distinguish a important document on an office floor from a harmless piece of litter, treating both as physically traversable. While advanced semantic segmentation exists, no prior work has successfully integrated this visual intelligence into a real-time path planner that is efficient enough for low-cost, embedded hardware. This paper presents a framework to bridge this gap, delivering context-aware navigation on an affordable robotic platform. Our approach centers on a novel, tight integration of a lightweight perception module with an online A* planner. The perception system employs a semantic segmentation model to identify user-defined visual constraints, enabling the robot to navigate based on contextual importance rather than physical size alone. This adaptability allows an operator to define what is critical for a given task, be it sensitive papers in an office or safety lines in a factory, thus resolving the ambiguity of what to avoid. This semantic perception is seamlessly fused with geometric data. The identified visual constraints are projected as non-geometric obstacles onto a global map that is continuously updated from sensor data, enabling robust navigation through both partially known and unknown environments. We validate our framework through extensive experiments in high-fidelity simulations and on a real-world robotic platform. The results demonstrate robust, real-time performance, proving that a cost-effective robot can safely navigate complex environments while respecting critical visual cues invisible to traditional planners.