X-Nav: Learning End-to-End Cross-Embodiment Navigation for Mobile Robots

📄 arXiv: 2507.14731v2 📥 PDF

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

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-19 (更新: 2025-11-26)

DOI: 10.1109/LRA.2025.3632119

💡 一句话要点

X-Nav：学习端到端跨形态移动机器人导航策略

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 跨形态导航 机器人学习 深度强化学习 模仿学习 Transformer网络

📋 核心要点

  1. 现有导航方法通常针对特定机器人设计，缺乏跨平台通用性，难以适应不同形态的机器人。
  2. X-Nav通过模仿学习，从多个专家策略中提炼通用策略，实现视觉和本体感觉输入到低层控制命令的直接映射。
  3. 实验表明，X-Nav能零样本迁移到未见过的机器人形态和真实环境，且性能随训练形态数量增加而提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为X-Nav的端到端跨形态导航框架，旨在解决现有导航方法泛化性不足的问题。X-Nav能够训练一个统一的策略，并将其部署到各种轮式和四足机器人平台上。该框架包含两个学习阶段：首先，利用深度强化学习，在大量随机生成的机器人形态上训练多个专家策略，并使用特权观测；然后，通过基于Transformer的导航动作分块（Nav-ACT）从专家策略中提炼出一个通用策略。该通用策略直接将视觉和本体感觉观测映射到低层控制命令，从而实现对新机器人形态的泛化。仿真实验表明，X-Nav能够零样本迁移到未见过的形态和照片级真实环境中。可扩展性研究表明，随着训练所用的随机生成形态数量的增加，X-Nav的性能也会提高。消融研究证实了X-Nav的设计选择。此外，还进行了真实世界的实验，以验证X-Nav在真实环境中的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有导航方法通常是为特定机器人形态设计的，当机器人形态发生变化时，需要重新训练或调整参数，泛化能力较差。这限制了导航算法在不同机器人平台上的应用，尤其是在需要快速部署到新机器人的场景下。

核心思路：X-Nav的核心思路是通过模仿学习，将多个在不同机器人形态上训练的专家策略的知识提炼到一个通用的策略中。这样，通用策略就能学习到不同形态机器人的共性，从而具备跨形态的泛化能力。通过导航动作分块，可以更好地学习专家策略中的关键动作序列。

技术框架：X-Nav包含两个主要阶段：1) 专家策略训练阶段：使用深度强化学习，在大量随机生成的机器人形态上训练多个专家策略。每个专家策略都针对特定的机器人形态进行优化，并使用特权观测（例如，机器人的关节角度、速度等）。2) 通用策略蒸馏阶段：使用基于Transformer的导航动作分块（Nav-ACT）方法，从专家策略中提炼出一个通用策略。Nav-ACT将专家策略的动作序列分解成小的动作块，并使用Transformer网络学习这些动作块之间的关系，从而实现知识的迁移。

关键创新：X-Nav的关键创新在于提出了一个端到端的跨形态导航框架，能够学习一个通用的导航策略，并将其部署到各种不同的机器人平台上。与现有方法相比，X-Nav不需要针对每个机器人形态进行单独的训练，从而大大提高了导航算法的泛化能力和部署效率。Nav-ACT模块是另一个创新点，它通过动作分块和Transformer网络，有效地学习了专家策略中的关键动作序列，提高了知识迁移的效率。

关键设计：在专家策略训练阶段，使用了PPO（Proximal Policy Optimization）算法进行强化学习。在通用策略蒸馏阶段，Nav-ACT模块使用了Transformer网络，并设计了一个导航动作分块机制，将专家策略的动作序列分解成小的动作块。损失函数包括模仿学习损失和正则化损失，用于约束通用策略的行为，使其尽可能接近专家策略，并避免过拟合。具体参数设置未知。

📊 实验亮点

X-Nav在仿真实验中实现了零样本迁移到未见过的机器人形态和照片级真实环境。可扩展性研究表明，随着训练所用的随机生成形态数量的增加，X-Nav的性能也会提高。真实世界的实验验证了X-Nav在真实环境中的泛化能力，但具体性能数据未知。

🎯 应用场景

X-Nav可应用于各种需要跨平台机器人导航的场景，例如仓储物流、灾害救援、智能家居等。该方法能够降低机器人部署成本，提高机器人在复杂和动态环境中的适应性。未来，X-Nav有望推动机器人技术的普及，并促进人机协作的发展。

📄 摘要（原文）

Existing navigation methods are primarily designed for specific robot embodiments, limiting their generalizability across diverse robot platforms. In this paper, we introduce X-Nav, a novel framework for end-to-end cross-embodiment navigation where a single unified policy can be deployed across various embodiments for both wheeled and quadrupedal robots. X-Nav consists of two learning stages: 1) multiple expert policies are trained using deep reinforcement learning with privileged observations on a wide range of randomly generated robot embodiments; and 2) a single general policy is distilled from the expert policies via navigation action chunking with transformer (Nav-ACT). The general policy directly maps visual and proprioceptive observations to low-level control commands, enabling generalization to novel robot embodiments. Simulated experiments demonstrated that X-Nav achieved zero-shot transfer to both unseen embodiments and photorealistic environments. A scalability study showed that the performance of X-Nav improves when trained with an increasing number of randomly generated embodiments. An ablation study confirmed the design choices of X-Nav. Furthermore, real-world experiments were conducted to validate the generalizability of X-Nav in real-world environments.