CAVE-NAV: VLM-Based Autonomous 3D Navigation in Underwater Cave Environments

📄 arXiv: 2608.27793v1 📥 PDF

作者: Zhenqi Wu, Yuanjie Lu, Yisheng Zhang, Miao Yu, Xuesu Xiao, Jaejeong Shin, Xiaomin Lin

分类: cs.RO

发布日期: 2026-08-28

💡 一句话要点

提出CAVE-NAV以解决水下洞穴环境自主导航问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 水下导航 视觉-语言模型 思维链推理 多模态输入 自主机器人

📋 核心要点

  1. 现有方法在水下洞穴环境中面临视觉退化、声纳映射保守性和通信限制等挑战，影响导航的安全性与有效性。
  2. 本文提出了一种结合视觉-语言模型和思维链推理的框架，通过多模态输入推断可导航方向，提升导航能力。
  3. 实验结果显示，该框架在多种洞穴拓扑中实现了无碰撞的安全导航，验证了其有效性和可靠性。

📝 摘要（中文）

水下洞穴环境的自主导航对于搜救、科学探索和紧急撤离至关重要。传统导航系统依赖于密集视觉特征进行定位和映射，但在水下洞穴中，视觉退化会削弱基于特征的定位，声纳映射可能导致过于保守的障碍物表示，同时通信限制也阻碍实时人类指导。为了解决这些问题，本文提出了一种基于视觉-语言模型（VLM）和思维链（CoT）推理的自主水下洞穴导航框架，能够从环境线索中推断可导航方向，支持安全的三维导航。高保真模拟结果表明，该框架在多个洞穴拓扑中完成了所有评估的端到端穿越，且没有发生碰撞，保持了与洞穴边界的安全间距。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决水下洞穴环境中的自主导航问题，现有方法在视觉退化和声纳映射保守性方面存在显著不足，导致导航不安全和不可靠。

核心思路：提出的框架利用视觉-语言模型（VLM）结合思维链（CoT）推理，从环境线索中推断可导航方向，克服了传统方法的局限性。

技术框架：整体架构包括多模态输入模块（RGB图像、深度图和声纳测量）、VLM推理模块和导航决策模块，形成端到端的导航流程。

关键创新：最重要的创新在于将VLM与CoT推理结合，能够有效处理水下环境中的复杂信息，提升导航的智能化水平。

关键设计：框架中采用了特定的损失函数来优化导航决策，并设计了适应水下环境的网络结构，以确保高效的特征提取和推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CAVE-NAV框架在多种水下洞穴拓扑中实现了100%的成功率，所有评估的端到端穿越均无碰撞，且与洞穴边界保持安全间距，显示出显著的导航能力提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括水下搜救、科学探测和紧急撤离等场景，能够显著提升水下操作的安全性和效率。未来，该技术有望在更广泛的水下机器人和自动化系统中得到应用，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Autonomous navigation in underwater cave environments is essential for search-and-rescue operations, scientific exploration, and emergency egress. Traditional navigation systems commonly depend on dense visual features for localization and mapping. In underwater caves, however, visual degradation can undermine feature-based localization, sonar-based mapping may yield overly conservative obstacle representations, and communication constraints preclude real-time human guidance. To address these limitations, we propose an autonomous underwater cave navigation framework that leverages a vision-language model (VLM) with Chain-of-Thought (CoT) reasoning to infer navigable directions from environmental cues, including light intensity gradients, passage morphology, and geometric complexity, captured through multimodal inputs comprising RGB imagery, depth maps, and sonar-based vertical-clearance measurements, thereby supporting safe 3D navigation through confined cave passages. High-fidelity simulations across multiple cave topologies demonstrate that the proposed framework completes all evaluated end-to-end traversals without collisions while maintaining safe clearance from cave boundaries.