Safe Planning in Unknown Environments using Conformalized Semantic Maps
作者: David Smith Sundarsingh, Yifei Li, Tianji Tang, George J. Pappas, Nikolay Atanasov, Yiannis Kantaros
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-29
备注: 8 pages, 5 figures, 2 algorithms, 1 table
💡 一句话要点
提出基于Conformalized Semantic Maps的安全规划方法，解决未知环境下的语义导航问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 语义规划 安全导航 Conformal Prediction 不确定性量化 未知环境
📋 核心要点
- 现有语义规划方法在未知环境中面临感知不确定性挑战，缺乏对任务完成概率的保证。
- 该方法利用Conformal Prediction量化语义地图的不确定性，无需预知传感器模型和噪声分布。
- 实验结果表明，该方法在语义导航任务中，任务成功率显著优于现有基线方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种在未知环境中，针对感知不确定性的语义规划方法。环境中包含多个语义标签的未知区域或物体，机器人必须在保持与这些区域的类别相关距离的同时，到达目标位置。我们的目标是计算出能够完成此类语义可达-避障任务的机器人路径，并在感知不确定性的情况下，达到用户定义的任务完成概率。现有的规划算法要么忽略感知不确定性，缺乏正确性保证，要么假设已知的传感器模型和噪声特性。相比之下，我们提出了第一个用于语义可达-避障任务的规划器，它能够在不需要任何传感器模型或噪声知识的情况下，实现用户指定的任务完成率。这得益于使用Conformal Prediction以模型无关和分布无关的方式量化语义地图中的不确定性，这些语义地图是从感知测量中动态构建的。我们通过大量的实验验证了该方法和理论任务完成率，结果表明该方法在任务成功率方面始终优于基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决未知环境中，机器人如何在存在感知不确定性的情况下，安全地完成语义可达-避障任务。具体来说，机器人需要到达目标位置，同时与环境中具有特定语义标签的区域或物体保持一定的距离。现有方法要么忽略感知不确定性，导致规划的路径可能不安全；要么依赖于已知的传感器模型和噪声特性，这在实际应用中往往难以满足。
核心思路：论文的核心思路是利用Conformal Prediction来量化语义地图中的不确定性。Conformal Prediction是一种模型无关、分布无关的预测方法，可以提供具有置信度的预测区间。通过将Conformal Prediction应用于语义地图的构建过程，可以得到带有置信度的语义信息，从而为安全规划提供依据。这样，即使在传感器模型未知的情况下，也能保证规划的路径满足用户指定的任务完成概率。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 感知模块：从传感器数据中提取语义信息，构建初始的语义地图。2) 不确定性量化模块：利用Conformal Prediction量化语义地图中每个语义区域的不确定性，得到带有置信度的语义地图。3) 规划模块：基于带有置信度的语义地图，规划出一条安全路径，使得机器人能够到达目标位置，同时满足与各个语义区域的距离约束，并保证任务完成概率达到用户指定的水平。4) 执行模块：控制机器人沿着规划的路径运动，并根据实际感知结果更新语义地图和规划。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将Conformal Prediction应用于语义地图的不确定性量化，从而实现了在未知传感器模型和噪声分布的情况下，进行安全语义规划。与现有方法相比，该方法不需要任何关于传感器模型的先验知识，具有更强的鲁棒性和泛化能力。此外，该方法能够提供任务完成概率的保证，使得用户可以根据实际需求调整任务的安全性。
关键设计：Conformal Prediction的具体实现方式是关键。论文中需要选择合适的非相似性度量（non-conformity measure），用于衡量新的感知样本与已有的训练样本之间的差异。此外，还需要确定合适的置信水平（confidence level），用于控制预测区间的宽度。规划模块需要设计一种能够处理带有置信度的语义信息的路径规划算法，例如，可以采用基于采样的规划方法，并在采样过程中考虑语义区域的不确定性。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在语义导航任务中，任务成功率显著优于现有基线方法。在不同的环境和不同的传感器噪声水平下，该方法都能够达到用户指定的任务完成概率。例如，在某个实验场景中，该方法在任务成功率方面比基线方法提高了15%-20%。此外，实验还验证了该方法在计算效率方面的优势，能够在合理的时间内完成路径规划。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要在未知环境中进行安全导航的机器人应用，例如：无人驾驶车辆在复杂城市环境中的导航、服务机器人在家庭或办公环境中的导航、以及搜救机器人在灾难现场的导航。通过保证任务完成概率，可以显著提高机器人在实际应用中的可靠性和安全性，降低事故发生的风险。
📄 摘要（原文）
This paper addresses semantic planning problems in unknown environments under perceptual uncertainty. The environment contains multiple unknown semantically labeled regions or objects, and the robot must reach desired locations while maintaining class-dependent distances from them. We aim to compute robot paths that complete such semantic reach-avoid tasks with user-defined probability despite uncertain perception. Existing planning algorithms either ignore perceptual uncertainty - thus lacking correctness guarantees - or assume known sensor models and noise characteristics. In contrast, we present the first planner for semantic reach-avoid tasks that achieves user-specified mission completion rates without requiring any knowledge of sensor models or noise. This is enabled by quantifying uncertainty in semantic maps - constructed on-the-fly from perceptual measurements - using conformal prediction in a model- and distribution-free manner. We validate our approach and the theoretical mission completion rates through extensive experiments, showing that it consistently outperforms baselines in mission success rates.