Towards Zero-Shot Terrain Traversability Estimation: Challenges and Opportunities

📄 arXiv: 2508.01715v1 📥 PDF

作者: Ida Germann, Mark O. Mints, Peer Neubert

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-03

备注: Accepted and presented at the 1st German Robotics Conference (GRC); March 13-15, 2025, Nuremberg, Germany https://ras.papercept.net/conferences/conferences/GRC25/program/GRC25_ContentListWeb_3.html#sada_48

💡 一句话要点

提出基于视觉语言模型的零样本地形可通行性估计方法

🎯 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: 地形可通行性 视觉语言模型 零样本学习 自主机器人 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的地形可通行性估计方法在处理复杂和非结构化环境时面临挑战，尤其是缺乏有效的视觉线索和推理能力。
  2. 本文提出了一种新颖的流程，通过整合视觉语言模型（VLMs）实现零样本的地形可通行性估计，旨在克服现有方法的局限性。
  3. 实验结果表明，尽管当前基础模型在实际应用中效果有限，但仍为后续研究提供了重要的启示和方向。

📝 摘要（中文）

地形可通行性估计对于自主机器人在非结构化环境中的应用至关重要，尤其是视觉线索和推理能力的发挥。尽管视觉语言模型（VLMs）在零样本估计中展现出潜力，但该问题本质上仍然是一个不适定问题。为此，本文引入了一个小型的人类标注水域可通行性评分数据集，揭示了尽管估计具有主观性，但人类评分者之间仍存在一定共识。此外，本文提出了一种简单的流程，将VLMs整合用于零样本可通行性估计。实验结果显示出混合效果，表明当前基础模型尚不适合实际部署，但为进一步研究提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决地形可通行性估计中的不适定性问题，现有方法在复杂环境中难以提供准确的估计，尤其是在缺乏足够训练样本的情况下。

核心思路：通过引入视觉语言模型（VLMs），实现零样本的地形可通行性估计，利用人类标注的数据集来训练模型，探索主观评分的一致性。

技术框架：整体流程包括数据收集、模型训练和评估三个主要阶段。首先，构建一个人类标注的水域可通行性评分数据集；其次，利用VLMs进行模型训练；最后，通过实验评估模型的性能。

关键创新：最重要的创新在于将VLMs应用于地形可通行性估计的零样本场景，突破了传统方法对大量标注数据的依赖，提供了一种新的思路。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化可通行性评分的准确性，并调整了VLMs的参数设置，以适应地形特征的多样性。实验中还考虑了不同的网络结构，以提高模型的泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，尽管当前的基础模型在实际部署中效果有限，但在一些特定场景下，模型仍能提供有价值的可通行性估计。这为后续研究提供了重要的方向，特别是在提高模型的适应性和准确性方面。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、无人驾驶汽车和灾后救援等场景。在这些领域，能够准确评估地形的可通行性将显著提升机器人的自主决策能力和安全性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Terrain traversability estimation is crucial for autonomous robots, especially in unstructured environments where visual cues and reasoning play a key role. While vision-language models (VLMs) offer potential for zero-shot estimation, the problem remains inherently ill-posed. To explore this, we introduce a small dataset of human-annotated water traversability ratings, revealing that while estimations are subjective, human raters still show some consensus. Additionally, we propose a simple pipeline that integrates VLMs for zero-shot traversability estimation. Our experiments reveal mixed results, suggesting that current foundation models are not yet suitable for practical deployment but provide valuable insights for further research.