Gallant: Voxel Grid-based Humanoid Locomotion and Local-navigation across 3D Constrained Terrains

📄 arXiv: 2511.14625v1 📥 PDF

作者: Qingwei Ben, Botian Xu, Kailin Li, Feiyu Jia, Wentao Zhang, Jingping Wang, Jingbo Wang, Dahua Lin, Jiangmiao Pang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-18

💡 一句话要点

Gallant：基于体素栅格的人形机器人三维约束地形运动与局部导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 人形机器人 三维地形 体素栅格 激光雷达 端到端学习

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖深度图像或高度图，对三维环境感知不完整，限制了人形机器人的运动能力。
  2. Gallant采用体素栅格表示环境，结合z分组2D CNN，实现端到端优化，扩展感知范围。
  3. 通过高保真激光雷达模拟器进行训练，Gallant在复杂地形导航中取得显著成功，例如楼梯攀爬。

📝 摘要（中文）

鲁棒的人形机器人运动需要对周围三维环境进行精确且全局一致的感知。然而，现有的感知模块主要基于深度图像或高度图，仅提供环境的部分和局部扁平化视图，无法捕捉完整的三维结构。本文提出了Gallant，一个基于体素栅格的框架，用于人形机器人在三维约束地形中的运动和局部导航。它利用体素化的激光雷达数据作为轻量级和结构化的感知表示，并采用z分组的2D CNN将这种表示映射到控制策略，从而实现完全端到端的优化。开发了一个高保真激光雷达模拟器，可以动态生成真实的观测数据，以支持可扩展的、基于激光雷达的训练，并确保sim-to-real的一致性。实验结果表明，Gallant更广泛的感知范围有助于使用单一策略，超越了先前方法局限于地面障碍物的限制，扩展到侧向杂物、上方约束、多层结构和狭窄通道。Gallant还首次通过改进的端到端优化，在楼梯攀爬和踏上高架平台等具有挑战性的场景中实现了接近100%的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形机器人运动方法主要依赖于深度图像或高度图进行环境感知，这些方法只能提供局部和扁平化的环境视图，无法捕捉到完整的三维结构信息。这限制了机器人在复杂地形，例如存在侧向障碍物、上方约束、多层结构和狭窄通道等场景下的运动能力。因此，需要一种能够提供全局一致的三维环境感知方法，以支持人形机器人在复杂地形中的鲁棒运动。

核心思路：Gallant的核心思路是使用体素栅格来表示三维环境，并利用激光雷达数据构建体素栅格地图。这种表示方法能够捕捉到完整的三维结构信息，从而克服了传统方法的局限性。此外，Gallant还采用了一种z分组的2D CNN来处理体素栅格数据，并将感知信息映射到控制策略，实现端到端的优化。

技术框架：Gallant的整体框架包括以下几个主要模块：1) 激光雷达数据采集：使用激光雷达传感器获取周围环境的点云数据。2) 体素栅格构建：将点云数据转换为体素栅格表示。3) z分组2D CNN：使用z分组的2D CNN处理体素栅格数据，提取环境特征。4) 控制策略：将提取的环境特征输入到控制策略中，生成机器人的运动指令。5) 运动控制：根据运动指令控制机器人的运动。

关键创新：Gallant最重要的技术创新点在于使用体素栅格来表示三维环境，并采用z分组的2D CNN来处理体素栅格数据。与传统的基于深度图像或高度图的方法相比，体素栅格能够提供更完整的三维结构信息，从而提高了机器人在复杂地形中的运动能力。此外，z分组的2D CNN能够有效地提取体素栅格中的特征，并降低计算复杂度。

关键设计：Gallant的关键设计包括：1) 体素栅格的分辨率：选择合适的分辨率以平衡计算复杂度和环境表示的精度。2) z分组的数量：选择合适的z分组数量以平衡特征提取的效率和精度。3) 损失函数：设计合适的损失函数以优化端到端的训练过程。4) 激光雷达模拟器：开发高保真激光雷达模拟器，用于生成大量的训练数据，并确保sim-to-real的一致性。

📊 实验亮点

Gallant在多个复杂地形场景中取得了显著的实验结果。例如，在楼梯攀爬和踏上高架平台等挑战性场景中，Gallant实现了接近100%的成功率，显著优于现有方法。此外，Gallant还能够处理侧向杂物、上方约束、多层结构和狭窄通道等复杂环境，展示了其强大的适应性和鲁棒性。

🎯 应用场景

Gallant在人形机器人领域具有广泛的应用前景，例如搜救、勘探、建筑和维护等。该技术可以使机器人在复杂和受限的环境中自主导航和运动，从而完成各种任务。此外，该研究成果还可以应用于其他类型的机器人，例如四足机器人和无人机，以提高它们在复杂环境中的适应性和运动能力。

📄 摘要（原文）

Robust humanoid locomotion requires accurate and globally consistent perception of the surrounding 3D environment. However, existing perception modules, mainly based on depth images or elevation maps, offer only partial and locally flattened views of the environment, failing to capture the full 3D structure. This paper presents Gallant, a voxel-grid-based framework for humanoid locomotion and local navigation in 3D constrained terrains. It leverages voxelized LiDAR data as a lightweight and structured perceptual representation, and employs a z-grouped 2D CNN to map this representation to the control policy, enabling fully end-to-end optimization. A high-fidelity LiDAR simulation that dynamically generates realistic observations is developed to support scalable, LiDAR-based training and ensure sim-to-real consistency. Experimental results show that Gallant's broader perceptual coverage facilitates the use of a single policy that goes beyond the limitations of previous methods confined to ground-level obstacles, extending to lateral clutter, overhead constraints, multi-level structures, and narrow passages. Gallant also firstly achieves near 100% success rates in challenging scenarios such as stair climbing and stepping onto elevated platforms through improved end-to-end optimization.