Robot Navigation Using Physically Grounded Vision-Language Models in Outdoor Environments

📄 arXiv: 2409.20445v1 📥 PDF

作者: Mohamed Elnoor, Kasun Weerakoon, Gershom Seneviratne, Ruiqi Xian, Tianrui Guan, Mohamed Khalid M Jaffar, Vignesh Rajagopal, Dinesh Manocha

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-30

💡 一句话要点

VLM-GroNav：融合物理属性的视觉语言模型用于户外机器人导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人导航 视觉语言模型 物理属性 地形 traversability 本体感受 上下文学习 户外环境

📋 核心要点

  1. 现有户外机器人导航方法难以有效处理复杂地形，尤其是在可变形和光滑表面上的 traversability 评估。
  2. VLM-GroNav 融合视觉语言模型与本体感受数据，通过上下文学习动态更新地形 traversability 估计，指导导航。
  3. 在真实户外环境中，VLM-GroNav 在腿式和轮式机器人上实现了显著的导航成功率提升，最高达 50%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的自主机器人导航算法VLM-GroNav，用于处理各种地形 traversability 条件下的户外环境。该方法利用视觉语言模型（VLMs），并将其与物理属性相结合，以评估地形的内在属性，如可变形性和滑度。通过基于本体感受的传感，直接测量这些物理属性，从而增强对地形的整体语义理解。该方法采用上下文学习，将VLM的语义理解与本体感受数据相结合，从而能够根据机器人与环境的实时物理交互动态更新 traversability 估计。更新后的 traversability 估计用于指导局部和全局规划器，以进行实时轨迹重规划。在腿式机器人（Ghost Vision 60）和轮式机器人（Clearpath Husky）上，在具有不同可变形和光滑地形的各种真实户外环境中验证了该方法。实验结果表明，与最先进的方法相比，导航成功率提高了高达50%。

🔬 方法详解

问题定义：现有户外机器人导航方法在复杂地形下的表现不佳，尤其是在可变形和光滑表面上。传统的视觉方法难以准确评估地形的 traversability，而缺乏物理交互信息的语义理解能力有限。这导致机器人难以安全有效地规划路径，容易发生滑倒、陷落等问题。

核心思路：VLM-GroNav 的核心思路是将视觉语言模型的语义理解能力与机器人自身的物理感知相结合。通过本体感受器获取地形的物理属性（如可变形性和滑度），并利用上下文学习将这些物理信息融入到 VLM 的语义理解中。这样，机器人就能根据自身的物理交互动态更新对地形 traversability 的估计，从而做出更明智的导航决策。

技术框架：VLM-GroNav 的整体框架包含以下几个主要模块：1) 感知模块：利用视觉传感器和本体感受器获取环境的视觉信息和地形的物理属性。2) 语义理解模块：使用视觉语言模型对视觉信息进行语义理解，并结合本体感受数据进行 traversability 评估。3) 规划模块：根据更新后的 traversability 估计，进行局部和全局路径规划，生成安全有效的导航轨迹。4) 控制模块：控制机器人执行规划的轨迹。整个流程是一个闭环反馈系统，机器人不断与环境交互，更新 traversability 估计，并调整导航策略。

关键创新：VLM-GroNav 的关键创新在于将视觉语言模型与物理属性相结合，实现了对地形 traversability 的动态评估。传统的 VLM 主要依赖视觉信息进行语义理解，而 VLM-GroNav 通过引入本体感受数据，增强了 VLM 对地形物理属性的感知能力。此外，该方法采用上下文学习，能够根据机器人的实时物理交互动态更新 traversability 估计，从而适应不同的地形条件。

关键设计：VLM-GroNav 使用预训练的视觉语言模型作为语义理解的基础。本体感受器用于测量地形的可变形性和滑度等物理属性。上下文学习模块使用少量样本将本体感受数据与 VLM 的语义理解相结合。局部规划器采用 DWA (Dynamic Window Approach) 等方法进行实时轨迹规划，全局规划器则使用 A* 等算法进行全局路径搜索。损失函数的设计旨在最小化机器人与障碍物的碰撞风险，并最大化导航效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VLM-GroNav 在真实户外环境中，与最先进的方法相比，导航成功率提高了高达 50%。在腿式机器人（Ghost Vision 60）和轮式机器人（Clearpath Husky）上，该方法均表现出良好的性能。实验还验证了 VLM-GroNav 在不同可变形和光滑地形下的适应性，证明了其在复杂环境下的鲁棒性。

🎯 应用场景

VLM-GroNav 可应用于各种户外机器人导航场景，如农业机器人、巡检机器人、搜救机器人等。该方法能够提高机器人在复杂地形下的自主导航能力，降低操作人员的干预，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望应用于自动驾驶车辆、无人机等领域，实现更智能、更可靠的自主导航。

📄 摘要（原文）

We present a novel autonomous robot navigation algorithm for outdoor environments that is capable of handling diverse terrain traversability conditions. Our approach, VLM-GroNav, uses vision-language models (VLMs) and integrates them with physical grounding that is used to assess intrinsic terrain properties such as deformability and slipperiness. We use proprioceptive-based sensing, which provides direct measurements of these physical properties, and enhances the overall semantic understanding of the terrains. Our formulation uses in-context learning to ground the VLM's semantic understanding with proprioceptive data to allow dynamic updates of traversability estimates based on the robot's real-time physical interactions with the environment. We use the updated traversability estimations to inform both the local and global planners for real-time trajectory replanning. We validate our method on a legged robot (Ghost Vision 60) and a wheeled robot (Clearpath Husky), in diverse real-world outdoor environments with different deformable and slippery terrains. In practice, we observe significant improvements over state-of-the-art methods by up to 50% increase in navigation success rate.