MOSU: Autonomous Long-range Robot Navigation with Multi-modal Scene Understanding

📄 arXiv: 2507.04686v1 📥 PDF

作者: Jing Liang, Kasun Weerakoon, Daeun Song, Senthurbavan Kirubaharan, Xuesu Xiao, Dinesh Manocha

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-07

💡 一句话要点

MOSU：基于多模态场景理解的自主长距离机器人导航系统

🎯 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: 机器人导航 多模态融合 场景理解 视觉语言模型 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有户外机器人导航方法在复杂环境中缺乏对场景的全面理解，难以有效应对各种挑战。
  2. MOSU系统融合几何、语义和上下文信息，利用多模态感知提升机器人对环境的理解和适应能力。
  3. 实验结果表明，MOSU在可通行性方面有显著提升，同时保持了与现有方法相当的导航距离。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MOSU的新型自主长距离导航系统，该系统通过多模态感知和道路场景理解来增强移动机器人的全局导航能力。MOSU通过整合几何、语义和上下文信息来解决户外机器人导航的挑战，从而确保对场景的全面理解。该系统结合了基于GPS和QGIS地图的路由，用于高层次的全局路径规划，以及多模态轨迹生成，用于局部导航优化。在轨迹生成方面，MOSU利用多种模态：基于激光雷达的几何数据用于精确的避障，基于图像的语义分割用于可通行性评估，以及视觉-语言模型（VLMs）来捕捉社会环境并使机器人能够遵守复杂环境中的社会规范。这种多模态集成提高了场景理解能力并增强了可通行性，使机器人能够适应各种户外条件。我们在真实道路环境中评估了我们的系统，并在GND数据集上对其进行了基准测试，在可通行地形上的可通行性提高了10％，同时保持了与现有全局导航方法相当的导航距离。

🔬 方法详解

问题定义：现有户外机器人导航方法在复杂环境中，尤其是在需要考虑社会规范的场景下，难以实现鲁棒和高效的导航。痛点在于缺乏对环境的全面理解，包括几何结构、语义信息和社会上下文。

核心思路：MOSU的核心思路是利用多模态感知融合几何、语义和上下文信息，从而提升机器人对环境的理解能力。通过结合激光雷达、视觉语义分割和视觉-语言模型，机器人可以更好地理解周围环境，并做出更合理的导航决策。

技术框架：MOSU系统包含以下主要模块：1) 基于GPS和QGIS地图的全局路径规划；2) 基于激光雷达的几何数据进行精确避障；3) 基于图像的语义分割进行可通行性评估；4) 利用视觉-语言模型（VLMs）捕捉社会环境并遵守社会规范。这些模块协同工作，实现自主长距离导航。

关键创新：MOSU的关键创新在于多模态信息的融合，特别是引入视觉-语言模型来理解社会上下文。这使得机器人不仅能够避开物理障碍，还能理解并遵守社会规范，从而在复杂环境中实现更自然的导航。

关键设计：具体的技术细节包括：激光雷达数据的处理方法，用于提取精确的几何信息；语义分割模型的选择和训练，用于准确识别可通行区域；视觉-语言模型的prompt设计，用于有效捕捉社会上下文信息；以及多模态信息融合的策略，用于实现最佳的导航性能。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MOSU系统在真实道路环境中进行了评估，并在GND数据集上进行了基准测试。实验结果表明，MOSU在可通行地形上的可通行性提高了10％，同时保持了与现有全局导航方法相当的导航距离。这表明MOSU在提升导航性能方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如：自动驾驶、物流配送、安防巡逻、以及其他需要在复杂户外环境中进行自主导航的机器人应用。通过提升机器人的环境理解能力和适应性，可以显著提高其在实际应用中的效率和可靠性，并有望在智慧城市建设中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We present MOSU, a novel autonomous long-range navigation system that enhances global navigation for mobile robots through multimodal perception and on-road scene understanding. MOSU addresses the outdoor robot navigation challenge by integrating geometric, semantic, and contextual information to ensure comprehensive scene understanding. The system combines GPS and QGIS map-based routing for high-level global path planning and multi-modal trajectory generation for local navigation refinement. For trajectory generation, MOSU leverages multi-modalities: LiDAR-based geometric data for precise obstacle avoidance, image-based semantic segmentation for traversability assessment, and Vision-Language Models (VLMs) to capture social context and enable the robot to adhere to social norms in complex environments. This multi-modal integration improves scene understanding and enhances traversability, allowing the robot to adapt to diverse outdoor conditions. We evaluate our system in real-world on-road environments and benchmark it on the GND dataset, achieving a 10% improvement in traversability on navigable terrains while maintaining a comparable navigation distance to existing global navigation methods.