Are Learning-Based Approaches Ready for Real-World Indoor Navigation? A Case for Imitation Learning
作者: Nigitha Selvaraj, Alex Mitrevski, Sebastian Houben
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-05
备注: Accepted for publication at the 12th European Conference on Mobile Robots (ECMR 2025)
💡 一句话要点
基于模仿学习的室内机器人导航，提升真实环境适应性
🎯 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: 模仿学习 室内导航 机器人 多模态融合 行为克隆
📋 核心要点
- 传统室内导航方法难以兼顾可靠性与灵活性，在复杂或动态环境中表现欠佳，需要人工干预。
- 论文提出基于模仿学习的室内导航方法，通过学习专家演示，使机器人能够适应不同的环境布局。
- 实验表明，多模态（RGB图像+LiDAR）模仿学习方法在室内导航中优于传统势场方法，但动态环境仍具挑战。
📝 摘要（中文）
传统室内机器人导航方法在受限场景中表现可靠，但在复杂环境中缺乏灵活性或需要手动调整。相比之下，基于学习的方法直接从传感器数据和环境交互中学习，更易于适应。尽管在学习导航策略方面已有很多研究，但很少有将基于学习的方法与传统导航方法直接比较的工作，这阻碍了它们在通用导航环境中的应用。本文探讨了模仿学习（IL）在室内导航中的可行性，使用专家（摇杆）演示来训练基于RGB图像、LiDAR及其组合的各种导航策略网络，并将我们的IL方法与传统的基于势场的导航方法进行了比较。我们在配备2D LiDAR和相机的室内大学环境中，在一个真实的移动机器人平台上评估了该方法。我们的多模态模型在大多数场景中表现出卓越的导航能力，但在动态环境中面临挑战，这可能是由于演示的多样性有限。尽管如此，直接从数据中学习并在不同布局中泛化的能力表明，IL可能是一种实用的导航方法，并且可能是后续终身学习的有用初始化策略。
🔬 方法详解
问题定义：现有室内机器人导航方法，如势场法，在结构化环境中表现良好，但难以适应复杂或动态环境，需要手动调参。痛点在于泛化能力不足，难以应对真实世界中变化多端的场景。
核心思路：利用模仿学习（Imitation Learning, IL），让机器人通过学习人类专家的演示数据（例如，通过摇杆控制机器人），直接学习导航策略。核心在于将人类的导航经验迁移到机器人身上，避免了手动设计复杂规则的需要。
技术框架：整体框架包括数据采集阶段和策略学习阶段。数据采集阶段，人类专家通过摇杆控制机器人，记录机器人的传感器数据（RGB图像、LiDAR）和控制指令。策略学习阶段，使用这些数据训练导航策略网络，该网络以传感器数据为输入，输出控制指令。评估阶段，将训练好的策略部署到真实机器人上，进行导航测试。
关键创新：该研究的关键创新在于直接比较了模仿学习方法与传统导航方法在真实室内环境中的性能。此外，探索了多模态传感器数据（RGB图像+LiDAR）在模仿学习中的应用，并验证了其有效性。与现有方法的本质区别在于，模仿学习方法能够直接从数据中学习，而无需手动设计复杂的导航规则。
关键设计：使用了多种导航策略网络结构，包括基于RGB图像、LiDAR以及两者的组合。损失函数通常采用行为克隆（Behavior Cloning）方法，即最小化预测控制指令与专家控制指令之间的差异。具体网络结构和参数设置在论文中未详细说明，属于可调整的超参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于多模态（RGB图像+LiDAR）的模仿学习方法在大多数室内导航场景中优于传统的势场法。虽然在动态环境中仍面临挑战，但模仿学习方法展现了良好的泛化能力，能够在不同的环境布局中有效导航。具体的性能数据（如成功率、导航时间）在论文中未明确给出，但整体趋势表明模仿学习具有潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种室内机器人导航场景，如家庭服务机器人、商场导览机器人、医院配送机器人等。通过模仿学习，机器人能够快速适应新的环境布局，提高导航效率和安全性。未来，结合终身学习策略，机器人可以不断优化导航策略，更好地适应动态变化的环境。
📄 摘要（原文）
Traditional indoor robot navigation methods provide a reliable solution when adapted to constrained scenarios, but lack flexibility or require manual re-tuning when deployed in more complex settings. In contrast, learning-based approaches learn directly from sensor data and environmental interactions, enabling easier adaptability. While significant work has been presented in the context of learning navigation policies, learning-based methods are rarely compared to traditional navigation methods directly, which is a problem for their ultimate acceptance in general navigation contexts. In this work, we explore the viability of imitation learning (IL) for indoor navigation, using expert (joystick) demonstrations to train various navigation policy networks based on RGB images, LiDAR, and a combination of both, and we compare our IL approach to a traditional potential field-based navigation method. We evaluate the approach on a physical mobile robot platform equipped with a 2D LiDAR and a camera in an indoor university environment. Our multimodal model demonstrates superior navigation capabilities in most scenarios, but faces challenges in dynamic environments, likely due to limited diversity in the demonstrations. Nevertheless, the ability to learn directly from data and generalise across layouts suggests that IL can be a practical navigation approach, and potentially a useful initialisation strategy for subsequent lifelong learning.