Mobile Robot Navigation Using Hand-Drawn Maps: A Vision Language Model Approach

📄 arXiv: 2502.00114v2 📥 PDF

作者: Aaron Hao Tan, Angus Fung, Haitong Wang, Goldie Nejat

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-01-31 (更新: 2025-04-28)

备注: 8 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出HAM-Nav，利用视觉语言模型实现基于手绘地图的移动机器人导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 手绘地图导航 视觉语言模型 机器人导航 拓扑地图 选择性视觉提示

📋 核心要点

  1. 手绘地图易于人机交互，但比例失真和地标缺失等问题给机器人导航带来挑战。
  2. HAM-Nav利用视觉语言模型，通过选择性视觉关联提示和预测性导航计划解析，实现鲁棒导航。
  3. 实验表明，HAM-Nav在模拟和真实环境中均表现出色，提升了导航成功率和路径效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的手绘地图导航（HAM-Nav）架构，该架构利用预训练的视觉语言模型（VLMs）来实现移动机器人在各种环境、手绘风格和机器人形态下的导航，即使在地图存在不准确性的情况下也能有效工作。HAM-Nav集成了一种独特的选择性视觉关联提示方法，用于基于拓扑地图的位置估计和导航规划，以及一个预测性导航计划解析器来推断缺失的地标。在逼真的模拟环境中，使用轮式和腿式机器人进行了大量实验，证明了HAM-Nav在导航成功率和路径长度加权成功率方面的有效性。此外，一项在真实环境中进行的用户研究突出了手绘地图在机器人导航中的实际效用，并与非手绘地图方法相比，取得了成功的导航结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动机器人如何有效利用手绘地图进行导航的问题。手绘地图通常包含比例失真、地标缺失等不准确性，这使得传统的基于精确地图的导航方法难以直接应用。现有方法难以适应手绘地图的特性，导致导航性能下降甚至失败。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的视觉语言模型（VLMs）的强大视觉理解和推理能力，将手绘地图转化为机器人可理解的导航指令。通过视觉关联提示，将地图上的视觉信息与机器人感知到的环境信息进行匹配，从而实现定位和路径规划。同时，利用预测性导航计划解析器推断缺失的地标，提高导航的鲁棒性。

技术框架：HAM-Nav架构主要包含以下几个模块：1) 手绘地图输入：接收用户提供的手绘地图图像。2) 选择性视觉关联提示：利用VLM提取地图和环境中的视觉特征，并通过提示机制建立二者之间的关联，用于位置估计。3) 拓扑地图构建与导航规划：基于位置估计结果构建拓扑地图，并规划导航路径。4) 预测性导航计划解析器：根据导航计划和环境信息，预测缺失的地标，并更新导航计划。5) 机器人运动控制：根据导航计划控制机器人运动。

关键创新：论文的关键创新在于将视觉语言模型应用于手绘地图导航，并提出了选择性视觉关联提示和预测性导航计划解析器。选择性视觉关联提示能够有效地利用VLM的视觉理解能力，将地图上的视觉信息与机器人感知到的环境信息进行匹配，从而实现鲁棒的定位。预测性导航计划解析器能够推断缺失的地标，提高导航的鲁棒性。

关键设计：选择性视觉关联提示的关键在于如何选择合适的视觉提示信息。论文采用了一种基于注意力的机制，根据地图和环境中的视觉特征，选择最相关的提示信息。预测性导航计划解析器利用VLM的语言理解能力，根据导航计划和环境信息，预测缺失的地标。具体的网络结构和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，HAM-Nav在模拟环境中取得了显著的导航成功率和路径长度加权成功率。在真实环境的用户研究中，HAM-Nav也表现出良好的导航性能，优于非手绘地图方法。具体性能数据未知，但整体效果表明该方法具有实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、导览机器人等领域，尤其适用于需要快速部署和灵活适应环境变化的场景。手绘地图作为一种自然的人机交互方式，降低了机器人使用的门槛，使得非专业人士也能轻松地对机器人进行导航指令。

📄 摘要（原文）

Hand-drawn maps can be used to convey navigation instructions between humans and robots in a natural and efficient manner. However, these maps can often contain inaccuracies such as scale distortions and missing landmarks which present challenges for mobile robot navigation. This paper introduces a novel Hand-drawn Map Navigation (HAM-Nav) architecture that leverages pre-trained vision language models (VLMs) for robot navigation across diverse environments, hand-drawing styles, and robot embodiments, even in the presence of map inaccuracies. HAM-Nav integrates a unique Selective Visual Association Prompting approach for topological map-based position estimation and navigation planning as well as a Predictive Navigation Plan Parser to infer missing landmarks. Extensive experiments were conducted in photorealistic simulated environments, using both wheeled and legged robots, demonstrating the effectiveness of HAM-Nav in terms of navigation success rates and Success weighted by Path Length. Furthermore, a user study in real-world environments highlighted the practical utility of hand-drawn maps for robot navigation as well as successful navigation outcomes compared against a non-hand-drawn map approach.