EgoNav: Bridging Learned Waypoints and Geometry-Aware Local Control for Robust Indoor Navigation
作者: Jing Wang, Shiqi Zhao, Hairong Qu, Peng Yin
分类: cs.RO
发布日期: 2026-08-26
💡 一句话要点
提出EgoNav以解决室内导航中的几何约束问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 室内导航 机器人技术 学习型预测 局部规划 几何约束 路径优化 智能系统
📋 核心要点
- 现有的学习型航点预测器可能生成不符合几何约束的目标，导致室内导航的安全性和有效性不足。
- EgoNav通过从可通行区域生成候选航点，并结合几何安全性和方向一致性进行评分，提升了导航的可靠性。
- 在Habitat-sim和物理人形机器人上的实验表明，EgoNav在成功率和路径效率上均显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
使用轻量级拓扑地图进行图像目标导航是一种实用的室内机器人部署范式，该地图仅需地理标记图像，定位依赖于视觉匹配而非精确姿态估计。然而，现有的学习型航点预测器可能生成违反几何约束或偏离全局路径的目标。执行这些航点的安全性还需要一个能够避免碰撞的局部规划器，但现有系统要么缺乏此功能，要么依赖于无法适应狭小空间的固定参数。为了解决这些局限性，同时保留学习预测器的导航直觉，本文提出了EgoNav，一个分层系统，通过从语义分割的可通行区域生成候选航点，并根据几何安全性、方向一致性和对学习先验的忠实度对其进行评分。自适应局部路径规划器随后执行经过优化的航点，参数根据优化结果进行调节。实验结果表明，EgoNav在成功率和路径效率上均优于现有基线。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决室内导航中学习型航点预测器生成的目标可能违反几何约束的问题。现有方法在执行航点时缺乏有效的局部规划，导致碰撞风险和路径效率低下。
核心思路：EgoNav的核心思路是通过从语义分割的可通行区域生成候选航点，并结合几何安全性和方向一致性进行评分，从而优化航点的选择。这样的设计使得导航系统能够在复杂环境中更安全、有效地执行任务。
技术框架：EgoNav的整体架构包括两个主要模块：候选航点生成模块和自适应局部路径规划模块。前者负责生成和评分候选航点，后者则根据优化结果执行最终的航点。
关键创新：EgoNav的创新之处在于其结合了学习型航点预测与几何约束的评分机制，形成了一种新的分层导航系统。这一方法与现有依赖固定参数的局部规划方法本质上不同，能够适应不同的环境。
关键设计：在设计中，候选航点的生成依赖于语义分割技术，评分机制考虑了几何安全性、方向一致性和对学习先验的忠实度。局部路径规划器的参数设置是动态的，能够根据候选航点的优化结果进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，EgoNav在Habitat-sim和物理人形机器人上均表现出色，成功率和路径效率显著提高，具体数据表明成功率提升了XX%，路径效率提升了YY%。这些结果验证了EgoNav在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
EgoNav的研究成果在室内机器人导航、自动化仓储、智能家居等领域具有广泛的应用潜力。通过提高导航的安全性和效率，该系统能够在复杂环境中更好地执行任务，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Image-goal navigation using lightweight topological maps is a practical paradigm for indoor robot deployment: the map requires only geotagged images, and localization relies on visual matching rather than precise pose estimation. However, learned waypoint predictors can produce targets that violate geometric constraints or deviate from the global path. Executing these waypoints safely further requires a local planner capable of collision avoidance, yet existing systems either lack one or rely on fixed parameters that cannot adapt to confined spaces. To address these limitations while retaining the navigational intuition of the learned predictor, we present EgoNav, a hierarchical system that implements this idea by generating candidates from semantically segmented traversable regions and scoring them alongside the learned waypoint for geometric safety, directional coherence, and fidelity to the learned prior. An adaptive local path planner then executes the refined waypoint with parameters modulated based on the refinement outcome. Experiments in Habitat-sim and on a physical humanoid robot show that EgoNav consistently outperforms contemporary baselines in both success rate and path efficiency.