Path Planning in Physically Viable World Models
作者: Su Ann Low, Cheng-Hsi Hsiao, Xingjian Li, Adam J. Thorpe, Ufuk Topcu, Krishna Kumar
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-01
备注: 18 pages, 7 figures, submitted to CORL
💡 一句话要点
提出物理可行世界模型以解决机器人导航中的环境变化问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 机器人导航 物理仿真 环境变化 路径规划 动态评估
📋 核心要点
- 现有方法依赖于静态地图进行长远规划，无法应对环境变化带来的不确定性。
- 提出一种物理可行的世界模型，通过物理仿真生成修改后的环境，支持动态路径评估。
- 在德克萨斯州的户外场地进行实验，结果显示该模型有效提高了路径规划的可行性评估能力。
📝 摘要（中文）
在不规则的户外环境中部署的机器人，通常依赖于任务前收集的场景重建进行规划。然而，环境的物理变化可能使得原本可行的路径在执行时变得不安全或无法到达。本文提出了一种物理可行的世界模型，用于评估机器人导航中的未来地形变化。该系统通过物理仿真增强重建的3D场景，生成物理修改后的环境版本，而无需重新收集传感器数据或重建地图。我们实现了一种考虑物理事件、障碍物和变形的地形感知规划器，使机器人和人类操作员能够在条件变化前评估规划路径的可行性。实验结果表明，该模型能够揭示长远路径失败和重新规划行为，提升了机器人在复杂环境中的导航能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在动态环境中导航时，依赖过时地图进行长远规划的问题。现有方法未能考虑环境变化，导致路径规划的可行性降低。
核心思路：提出一种物理可行的世界模型，通过物理仿真技术增强3D场景重建，实时评估路径在未来环境变化下的可行性。这样设计的目的是为了提高机器人在复杂环境中的适应能力。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 3D场景重建，2) 物理仿真模块，3) 地形感知规划器。重建模块负责生成初始地图，仿真模块用于模拟环境变化，规划器则基于仿真结果进行路径评估。
关键创新：最重要的创新在于结合物理仿真与场景重建，生成动态更新的环境模型。这一方法与传统静态地图规划的本质区别在于其能够实时反映环境变化，提升路径规划的准确性。
关键设计：在设计中，采用了基于物理的仿真算法，确保环境变化的真实性。此外，规划器中引入了动态障碍物检测机制，以适应不断变化的环境条件。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，属于未知领域。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在模拟洪水等多种严重程度的干扰下，物理可行世界模型能够有效揭示长远路径失败，提升路径重新规划的能力。与仅依赖原始重建环境的规划相比，路径可行性评估的准确性显著提高。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括无人驾驶、灾后救援和户外机器人导航等。通过实时评估路径的可行性，机器人能够在复杂和动态的环境中更安全、高效地执行任务，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Robots deployed in unstructured outdoor environments often plan from scene reconstructions collected before deployment because operators cannot remap large or remote sites before every mission. As a result, robots must make long-horizon planning decisions using stale maps that assume the terrain remains unchanged, even though physical changes to the environment may render previously feasible routes unsafe or unreachable at execution time. We present a physically viable world model for evaluating what-if queries for robot navigation under future terrain change. The system augments reconstructed 3D Gaussian splat scenes with physics-based simulation to generate physically modified versions of the same environment without recollecting sensor data or rebuilding the map. We then implement a terrain-aware planner that accounts for physical events, obstacles, and deformations that are simulated by the world model. This allows robots and human operators to evaluate whether planned routes remain feasible before committing to a planned route, particularly in constrained environments where retreat or recovery may become impossible once conditions change. We evaluate the system on a real outdoor field site in Central Texas using simulated flooding across multiple severity levels. We measure route and mission feasibility as terrain conditions deteriorate under physically simulated interventions. Our results show that physically viable world models expose long-horizon route failures and rerouting behavior that are not apparent when planning only on the original reconstructed environment, allowing robots to evaluate how future terrain changes may affect route feasibility before deployment.