Do You Know the Way? Human-in-the-Loop Understanding for Fast Traversability Estimation in Mobile Robotics
作者: Andre Schreiber, Katherine Driggs-Campbell
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-28
备注: Accepted by RA-L. Code is available at https://github.com/andreschreiber/CHUNGUS
💡 一句话要点
提出人机协作的快速可通行性估计方法，提升移动机器人环境适应性
🎯 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: 可通行性估计 人机协作 移动机器人 基础模型 领域自适应
📋 核心要点
- 现有可通行性估计方法难以兼顾精度和效率，几何方法泛化性差，视觉方法依赖大量标注数据。
- 提出人机协作的可通行性估计方法，利用基础模型快速学习人工标注，提升模型适应性和预测精度。
- 在仿真和真实数据上验证，表明该方法在少量人工标注下即可达到先进的可通行性预测性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种人机协作（HiL）的可通行性估计方法，旨在提升移动机器人在非结构化环境中的导航能力。现有几何方法难以捕捉可通行性的细微差别，而基于视觉的方法通常需要大量手动标注或机器人经验。此外，现有方法在部署过程中难以适应领域偏移。为了解决这些问题，本文方法在需要时提示人工进行标注，并利用基础模型快速学习新标注，即使在少量HiL标注下也能提供准确的预测。通过仿真和真实世界数据的广泛验证，证明该方法能够提供最先进的可通行性预测性能。
🔬 方法详解
问题定义：移动机器人需要在非结构化环境中自主导航，核心问题是准确判断哪些区域可以安全通行（可通行性估计）。现有方法存在痛点：几何方法依赖精确的地图信息，对环境变化敏感；纯视觉方法需要大量标注数据，成本高昂，且难以适应新的环境。领域偏移也是一个挑战，模型在训练环境中表现良好，但在实际部署环境中性能下降。
核心思路：利用人机协作（HiL）的模式，在机器人遇到不确定区域时，向人类请求标注。同时，利用预训练的基础模型，使其能够快速学习少量的人工标注，并泛化到新的场景。这种方法结合了人类的直觉判断和模型的快速学习能力，旨在提高可通行性估计的准确性和效率。
技术框架：该方法包含以下主要模块：1. 机器人感知模块：获取环境图像数据。2. 不确定性评估模块：判断当前区域的可通行性置信度，当置信度低于阈值时，触发人工标注请求。3. 人工标注模块：向人类展示图像，并请求标注该区域是否可通行。4. 模型训练模块：利用人工标注数据，对基础模型进行微调，使其适应当前环境。5. 可通行性预测模块：使用微调后的模型，预测环境中的可通行区域。
关键创新：该方法最重要的创新点在于结合了人机协作和基础模型。传统方法要么依赖大量离线标注，要么难以适应新的环境。本文方法通过按需请求人工标注，显著减少了标注成本，并利用基础模型的泛化能力，实现了快速学习和适应。与现有方法的本质区别在于，它不是完全依赖于预训练数据，而是能够在部署过程中持续学习和改进。
关键设计：具体的技术细节包括：1. 使用预训练的视觉基础模型（具体模型未知）作为可通行性预测的骨干网络。2. 设计不确定性评估指标，例如基于模型预测概率的熵。3. 设计人工标注界面，方便用户快速标注。4. 使用合适的损失函数（例如交叉熵损失）对基础模型进行微调。5. 探索不同的微调策略，例如只微调部分网络层，以防止过拟合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在仿真和真实世界数据上均取得了优异的性能。在少量人工标注的情况下，该方法能够达到甚至超过现有最先进的可通行性预测方法的性能。具体的数据指标（例如准确率、召回率等）和对比基线未知，但论文强调了该方法在数据效率方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种移动机器人应用场景，例如：无人驾驶车辆、农业机器人、巡检机器人、搜救机器人等。通过提高机器人在复杂环境中的导航能力，可以降低事故风险，提高工作效率，并扩展机器人的应用范围。未来，该方法有望与其他感知技术（例如激光雷达）相结合，进一步提升可通行性估计的精度和鲁棒性。
📄 摘要（原文）
The increasing use of robots in unstructured environments necessitates the development of effective perception and navigation strategies to enable field robots to successfully perform their tasks. In particular, it is key for such robots to understand where in their environment they can and cannot travel -- a task known as traversability estimation. However, existing geometric approaches to traversability estimation may fail to capture nuanced representations of traversability, whereas vision-based approaches typically either involve manually annotating a large number of images or require robot experience. In addition, existing methods can struggle to address domain shifts as they typically do not learn during deployment. To this end, we propose a human-in-the-loop (HiL) method for traversability estimation that prompts a human for annotations as-needed. Our method uses a foundation model to enable rapid learning on new annotations and to provide accurate predictions even when trained on a small number of quickly-provided HiL annotations. We extensively validate our method in simulation and on real-world data, and demonstrate that it can provide state-of-the-art traversability prediction performance.