Intelligent LiDAR Navigation: Leveraging External Information and Semantic Maps with LLM as Copilot

📄 arXiv: 2409.08493v3 📥 PDF

作者: Fujing Xie, Jiajie Zhang, Sören Schwertfeger

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-13 (更新: 2025-07-19)

备注: Accepted at IROS 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于LLM的智能激光雷达导航系统，融合外部信息与语义地图

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人导航 大型语言模型 语义地图 激光雷达 外部信息融合

📋 核心要点

  1. 现有机器人导航系统主要依赖栅格地图和激光雷达，缺乏对外部信息的有效整合，限制了其在复杂环境中的应用。
  2. 该论文提出利用大型语言模型（LLM）作为导航副驾驶，结合语义地图osmAG，实现对外部信息的理解和融合，提升导航智能。
  3. 通过实验验证了该方法在融合外部信息方面的有效性，能够在传统导航系统的基础上，提升机器人对环境的理解和适应能力。

📝 摘要（中文）

传统的机器人导航系统主要依赖于栅格地图和激光雷达技术，例如ROS中的move_base包。与机器人不同，人类导航不仅依赖空间感知和物理距离，还整合外部信息，例如公共通知栏上的电梯维护更新以及经验知识，例如某些门需要特殊访问权限。随着大型语言模型（LLM）的发展，其文本理解和智能接近人类水平，现在有机会将机器人导航系统注入类似于人类认知的理解水平。本研究提出使用osmAG（OpensStreetMap文本格式的区域图），一种创新的语义拓扑分层地图表示，以弥合ROS move_base的能力与LLM提供的上下文理解之间的差距。我们的方法采用LLM作为机器人导航中的实际副驾驶，从而可以在保持传统机器人导航系统鲁棒性的同时，集成更广泛的信息输入。代码、演示、地图和实验结果可在https://github.com/xiexiexiaoxiexie/Intelligent-LiDAR-Navigation-LLM-as-Copilot上访问。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人导航系统，如ROS的move_base，主要依赖于激光雷达和栅格地图，缺乏对环境上下文的理解，无法有效利用外部信息（如通知、经验知识）。这导致机器人在复杂、动态环境中的导航能力受限。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的文本理解能力，将外部信息转化为机器人可理解的指令，并结合语义地图（osmAG）进行导航。LLM作为“副驾驶”，辅助传统导航系统，提升其智能化水平。

技术框架：该系统包含以下主要模块：1) 外部信息获取模块：负责收集来自各种渠道的文本信息。2) LLM处理模块：利用LLM对文本信息进行理解和推理，生成导航指令。3) 语义地图模块：使用osmAG表示环境，提供拓扑和语义信息。4) 导航控制模块：结合LLM指令和语义地图，控制机器人进行导航。整体流程是，机器人接收外部信息，LLM解析信息并生成导航策略，结合语义地图进行路径规划和运动控制。

关键创新：该方法的核心创新在于将LLM引入机器人导航系统，使其具备了理解和利用外部信息的能力。与传统方法相比，该方法能够更好地适应复杂、动态的环境，并能根据外部信息进行智能决策。osmAG的使用也使得语义信息能够有效地融入导航过程。

关键设计：osmAG是一种基于OpenStreetMap的区域图，以文本格式存储，方便LLM处理。LLM的选择和prompt设计是关键，需要根据具体的导航任务进行优化。导航控制模块需要能够融合LLM的指令和传统导航算法，保证导航的鲁棒性和安全性。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文提出的方法能够有效地将外部信息融入机器人导航系统，提升了机器人的智能化水平。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但通过演示和实验结果可以看出，该方法能够使机器人更好地理解环境，并根据外部信息进行智能决策。具体的提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要智能导航的场景，例如：商场导购机器人、医院引导机器人、智能家居服务机器人等。通过整合外部信息，机器人能够更好地理解用户需求，提供更个性化、更智能的服务。未来，该技术有望应用于更复杂的环境，例如：自动驾驶、智能物流等。

📄 摘要（原文）

Traditional robot navigation systems primarily utilize occupancy grid maps and laser-based sensing technologies, as demonstrated by the popular move_base package in ROS. Unlike robots, humans navigate not only through spatial awareness and physical distances but also by integrating external information, such as elevator maintenance updates from public notification boards and experiential knowledge, like the need for special access through certain doors. With the development of Large Language Models (LLMs), which possesses text understanding and intelligence close to human performance, there is now an opportunity to infuse robot navigation systems with a level of understanding akin to human cognition. In this study, we propose using osmAG (Area Graph in OpensStreetMap textual format), an innovative semantic topometric hierarchical map representation, to bridge the gap between the capabilities of ROS move_base and the contextual understanding offered by LLMs. Our methodology employs LLMs as an actual copilot in robot navigation, enabling the integration of a broader range of informational inputs while maintaining the robustness of traditional robotic navigation systems. Our code, demo, map, experiment results can be accessed at https://github.com/xiexiexiaoxiexie/Intelligent-LiDAR-Navigation-LLM-as-Copilot.