OrionNav: Online Planning for Robot Autonomy with Context-Aware LLM and Open-Vocabulary Semantic Scene Graphs
作者: Venkata Naren Devarakonda, Raktim Gautam Goswami, Ali Umut Kaypak, Naman Patel, Rooholla Khorrambakht, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami
分类: cs.RO
发布日期: 2024-10-08 (更新: 2024-10-23)
💡 一句话要点
OrionNav：利用上下文感知LLM和开放词汇语义场景图实现机器人自主在线规划
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人导航 自主规划 大型语言模型 语义场景图 多传感器融合
📋 核心要点
- 现有方法在复杂动态环境中进行机器人自主导航时，依赖离线处理和简化假设，限制了实际应用。
- OrionNav融合多传感器数据，结合开放词汇语义，构建分层场景图，并利用LLM进行在线规划和实时调整。
- 实验结果表明，该系统在动态环境中具有良好的适应性和鲁棒性，能够有效完成自然语言指定的导航任务。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的框架，用于在未知的、复杂的、动态环境中进行实时、车载自主导航。该框架通过在感知和规划流程中集成多层次抽象来实现。系统融合来自多个车载传感器的数据进行定位和建图，并将其与开放词汇语义相结合，从持续更新的语义对象地图中生成分层场景图。基于LLM的规划器使用这些图来创建多步计划，指导底层控制器执行自然语言指定的导航任务。系统的实时运行使LLM能够根据场景图的更新和任务执行状态调整其计划，确保持续适应新情况或当前计划无法完成任务的情况，这是优于静态或基于规则的系统的关键优势。在四足机器人导航动态环境的实验中，验证了系统在各种场景中的适应性和鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人如何在未知、复杂和动态环境中进行自主导航的问题。现有方法通常依赖于离线处理、计算资源受限、对环境和感知进行简化假设，导致在实际应用中表现不佳。这些方法难以适应环境变化，并且无法根据任务执行状态进行实时调整。
核心思路：论文的核心思路是结合多层次抽象的感知和规划流程，利用车载传感器数据构建语义场景图，并使用大型语言模型（LLM）进行在线规划。通过实时更新场景图和任务执行状态，LLM可以动态调整计划，从而实现对环境变化的适应性和鲁棒性。
技术框架：OrionNav系统的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多传感器数据融合模块，用于定位和建图；2) 开放词汇语义模块，用于识别场景中的对象和关系；3) 分层场景图构建模块，用于将语义信息组织成图结构；4) 基于LLM的规划器，用于生成多步导航计划；5) 底层控制器，用于执行导航计划。整个系统以实时方式运行，允许LLM根据场景图的更新和任务执行状态进行动态调整。
关键创新：该论文的关键创新在于将多层次抽象的感知和规划流程与LLM相结合，实现了机器人自主导航的在线规划和实时调整。与传统的静态或基于规则的系统相比，OrionNav能够更好地适应环境变化，并根据任务执行状态进行动态调整。此外，该系统还采用了开放词汇语义，使其能够识别场景中的各种对象和关系，从而提高了导航的灵活性和鲁棒性。
关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推断出，LLM的prompt设计、场景图的构建方式、以及多传感器数据融合的策略是影响系统性能的关键因素。未来的研究可以进一步探索这些方面的优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在四足机器人上进行了实验，验证了OrionNav系统在动态环境中的有效性。实验结果表明，该系统能够成功地完成自然语言指定的导航任务，并能够适应环境变化和任务执行状态的调整。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明，OrionNav系统具有良好的适应性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要自主导航的机器人应用场景，例如：物流配送、家庭服务、安防巡逻、灾难救援等。通过结合自然语言指令和实时环境感知，机器人可以更加智能地完成各种复杂任务，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望推动机器人自主导航技术的发展，并促进机器人在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
Enabling robots to autonomously navigate unknown, complex, dynamic environments and perform diverse tasks remains a fundamental challenge in developing robust autonomous physical agents. These agents must effectively perceive their surroundings while leveraging world knowledge for decision-making. Although recent approaches utilize vision-language and large language models for scene understanding and planning, they often rely on offline processing, offboard compute, make simplifying assumptions about the environment and perception, limiting real-world applicability. We present a novel framework for real-time onboard autonomous navigation in unknown environments that change over time by integrating multi-level abstraction in both perception and planning pipelines. Our system fuses data from multiple onboard sensors for localization and mapping and integrates it with open-vocabulary semantics to generate hierarchical scene graphs from continuously updated semantic object map. The LLM-based planner uses these graphs to create multi-step plans that guide low-level controllers in executing navigation tasks specified in natural language. The system's real-time operation enables the LLM to adjust its plans based on updates to the scene graph and task execution status, ensuring continuous adaptation to new situations or when the current plan cannot accomplish the task, a key advantage over static or rule-based systems. We demonstrate our system's efficacy on a quadruped navigating dynamic environments, showcasing its adaptability and robustness in diverse scenarios.