VL-TGS: Trajectory Generation and Selection using Vision Language Models in Mapless Outdoor Environments

📄 arXiv: 2408.02454v6 📥 PDF

作者: Daeun Song, Jing Liang, Xuesu Xiao, Dinesh Manocha

分类: cs.RO

发布日期: 2024-08-05 (更新: 2025-05-15)

💡 一句话要点

VL-TGS：利用视觉语言模型在无地图户外环境中生成和选择轨迹

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉语言模型 轨迹生成 轨迹选择 无地图导航 户外机器人

📋 核心要点

  1. 现有移动机器人在复杂户外环境中导航时，难以理解和利用人行横道、草地等语义信息，导致导航效率和安全性降低。
  2. 提出一种基于视觉语言模型的轨迹生成与选择算法，利用VLM的零样本能力理解环境语义，并结合可通行性约束生成类人轨迹。
  3. 实验结果表明，该方法在满足可通行性约束和生成类人轨迹方面，相比其他全局导航算法分别提升了20.81%和28.51%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多模态轨迹生成与选择算法，用于以人为中心的真实无地图户外导航。这类环境包含丰富的特征，如人行横道、草地和路缘，这些特征很容易被人理解，但对移动机器人来说却并非如此。我们的目标是计算出合适的轨迹，这些轨迹（1）满足特定环境的可通行性约束，并且（2）在人行横道、人行道等地方导航时生成类人的路径。我们的公式使用条件变分自编码器（CVAE）生成模型，并增强了可通行性约束，以生成多个用于全局导航的候选轨迹。我们开发了一种视觉提示方法，并利用视觉语言模型（VLM）的零样本语义理解和逻辑推理能力，根据任务的上下文信息选择最佳轨迹。我们在各种带有轮式机器人的户外场景中评估了我们的方法，并将性能与其他全局导航算法进行了比较。在实践中，我们观察到在四个不同的户外导航场景中，满足可通行性约束的平均改进为20.81%，类人导航方面的平均改进为28.51%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在无地图的复杂户外环境中，移动机器人如何生成既满足环境约束（如可通行性），又符合人类习惯的导航轨迹的问题。现有方法通常依赖于精确的地图信息或简单的几何规则，难以有效利用环境中的语义信息（如人行横道、人行道等），导致导航轨迹不自然，甚至违反交通规则。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）的强大语义理解能力，结合视觉提示（Visual Prompting）技术，使机器人能够像人类一样理解环境，并生成符合人类习惯的导航轨迹。同时，结合可通行性约束，确保生成的轨迹是安全可行的。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：轨迹生成和轨迹选择。首先，使用条件变分自编码器（CVAE）生成多个候选轨迹，CVAE的训练目标是生成满足可通行性约束的轨迹。然后，利用视觉语言模型（VLM）对每个候选轨迹进行评估，选择最符合人类导航习惯的轨迹。VLM通过视觉提示获取环境信息，并根据任务目标进行推理。

关键创新：论文的关键创新在于将视觉语言模型（VLM）引入到移动机器人的轨迹生成与选择中。传统的导航算法通常依赖于几何信息或预定义的规则，而该方法能够利用VLM的语义理解能力，使机器人能够更好地理解环境，并生成更符合人类习惯的导航轨迹。此外，视觉提示的使用使得VLM能够更好地适应不同的导航任务。

关键设计：CVAE用于生成候选轨迹，其损失函数包含可通行性约束项，以确保生成的轨迹是可行的。视觉提示的设计至关重要，需要选择合适的视觉特征和文本提示，以引导VLM进行正确的推理。VLM的选择也需要考虑其语义理解能力和推理能力。论文中具体使用的VLM模型和视觉提示方式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在四个不同的户外导航场景中，相比其他全局导航算法，在满足可通行性约束方面平均提升了20.81%，在类人导航方面平均提升了28.51%。这些数据表明，该方法能够有效地利用环境语义信息，生成更安全、更符合人类习惯的导航轨迹。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在复杂户外环境中导航的移动机器人，例如自动驾驶汽车、送货机器人、巡逻机器人等。通过生成更安全、更符合人类习惯的导航轨迹，可以提高机器人的导航效率和安全性，并提升用户体验。未来，该方法还可以扩展到室内环境，实现更智能的机器人导航。

📄 摘要（原文）

We present a multi-modal trajectory generation and selection algorithm for real-world mapless outdoor navigation in human-centered environments. Such environments contain rich features like crosswalks, grass, and curbs, which are easily interpretable by humans, but not by mobile robots. We aim to compute suitable trajectories that (1) satisfy the environment-specific traversability constraints and (2) generate human-like paths while navigating on crosswalks, sidewalks, etc. Our formulation uses a Conditional Variational Autoencoder (CVAE) generative model enhanced with traversability constraints to generate multiple candidate trajectories for global navigation. We develop a visual prompting approach and leverage the Visual Language Model's (VLM) zero-shot ability of semantic understanding and logical reasoning to choose the best trajectory given the contextual information about the task. We evaluate our method in various outdoor scenes with wheeled robots and compare the performance with other global navigation algorithms. In practice, we observe an average improvement of 20.81% in satisfying traversability constraints and 28.51% in terms of human-like navigation in four different outdoor navigation scenarios.