FlowNav: Combining Flow Matching and Depth Priors for Efficient Navigation

📄 arXiv: 2411.09524v3 📥 PDF

作者: Samiran Gode, Abhijeet Nayak, Débora N. P. Oliveira, Michael Krawez, Cordelia Schmid, Wolfram Burgard

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-14 (更新: 2025-07-28)

备注: Accepted to IROS'25. Previous version accepted at CoRL 2024 workshop on Learning Effective Abstractions for Planning (LEAP) and workshop on Differentiable Optimization Everywhere: Simulation, Estimation, Learning, and Control

💡 一句话要点

FlowNav：结合Flow Matching与深度先验的高效机器人导航

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人导航 连续归一化流 深度先验 强化学习 图像目标条件控制

📋 核心要点

  1. 现有基于扩散策略的机器人导航方法计算成本高昂，且感知能力不足，限制了其应用。
  2. FlowNav利用连续归一化流（CFM）和深度先验，学习高效的机器人导航动作策略，降低计算成本。
  3. 真实机器人实验表明，FlowNav在导航准确性和速度上优于现有技术，提升了导航的可靠性。

📝 摘要（中文）

本文提出FlowNav，一种新颖的机器人导航方法，它结合了连续归一化流（CFM）和来自预训练基础模型的深度先验，以学习机器人导航的动作策略。现有方法通常计算开销大且感知能力弱。FlowNav显著提高了导航和探索的准确性和速度。通过在多个环境中进行的真实机器人实验验证了该方法的有效性，结果表明导航的可靠性和准确性均得到改善。代码和训练好的模型已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于图像-目标条件控制的机器人导航方法，特别是使用扩散策略的方法，面临着计算成本高昂和感知能力不足的问题。这些问题限制了机器人在实际环境中高效可靠地导航和探索。

核心思路：FlowNav的核心思路是利用连续归一化流（CFM）来学习动作策略，并结合预训练基础模型提供的深度先验信息，从而在保证导航性能的同时，降低计算复杂度并增强感知能力。通过将深度信息融入到导航策略中，可以更好地理解环境几何结构，从而做出更明智的导航决策。

技术框架：FlowNav的整体框架包含以下几个主要模块：1) 图像输入：机器人获取前方的RGB图像。2) 深度估计：利用预训练的深度估计模型，从RGB图像中提取深度信息。3) CFM策略学习：使用连续归一化流学习从图像和深度信息到导航动作的映射。4) 动作执行：将学习到的动作指令发送给机器人执行。

关键创新：FlowNav的关键创新在于将连续归一化流（CFM）与深度先验相结合，用于机器人导航。与传统的扩散模型相比，CFM具有更高的计算效率。同时，深度先验的引入增强了机器人对环境的感知能力，使其能够更好地理解环境的几何结构。

关键设计：FlowNav的关键设计包括：1) 使用预训练的深度估计模型，例如DPT，来提取深度信息。2) 使用连续归一化流（CFM）作为动作策略的学习器，通过最小化Flow Matching目标函数来训练策略。3) 将深度信息与RGB图像一起作为CFM的输入，从而使策略能够利用深度信息进行导航。4) 通过真实机器人实验验证了FlowNav的有效性，并与其他基线方法进行了比较。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FlowNav在真实机器人实验中表现出色，与现有最先进的方法相比，导航准确性和速度均得到显著提升。实验结果表明，FlowNav能够更可靠地完成导航任务，并且在探索未知环境时具有更高的效率。具体性能数据和对比基线信息在论文中详细给出。

🎯 应用场景

FlowNav具有广泛的应用前景，可应用于仓库机器人、家庭服务机器人、自动驾驶等领域。该方法能够提高机器人在未知环境中的导航效率和可靠性，降低计算成本，使其更易于部署在资源受限的平台上。未来，FlowNav可以进一步扩展到更复杂的导航任务中，例如多目标导航、协同导航等。

📄 摘要（原文）

Effective robot navigation in unseen environments is a challenging task that requires precise control actions at high frequencies. Recent advances have framed it as an image-goal-conditioned control problem, where the robot generates navigation actions using frontal RGB images. Current state-of-the-art methods in this area use diffusion policies to generate these control actions. Despite their promising results, these models are computationally expensive and suffer from weak perception. To address these limitations, we present FlowNav, a novel approach that uses a combination of CFM and depth priors from off-the-shelf foundation models to learn action policies for robot navigation. FlowNav is significantly more accurate and faster at navigation and exploration than state-of-the-art methods. We validate our contributions using real robot experiments in multiple environments, demonstrating improved navigation reliability and accuracy. Code and trained models are publicly available.