TopoNav: Topological Graphs as a Key Enabler for Advanced Object Navigation

📄 arXiv: 2509.01364v1 📥 PDF

作者: Peiran Liu, Qiang Zhang, Daojie Peng, Lingfeng Zhang, Yihao Qin, Hang Zhou, Jun Ma, Renjing Xu, Yiding Ji

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-01

💡 一句话要点

TopoNav：利用拓扑图增强ObjectNav任务中的长期记忆与推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: ObjectNav 拓扑图 机器人导航 空间记忆 长期记忆 路径规划 深度学习

📋 核心要点

  1. ObjectNav任务在长程和动态场景中面临记忆管理的挑战，现有方法难以有效积累和利用空间知识。
  2. TopoNav利用拓扑图作为空间记忆，构建场景连接、邻接关系和语义信息的拓扑结构，辅助智能体进行空间推理。
  3. 实验表明，TopoNav在ObjectNav数据集上取得了SOTA性能，尤其在复杂环境中，成功率和路径效率显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为TopoNav的新框架，旨在解决ObjectNav任务中，尤其是在长程任务和动态场景下，智能体记忆管理的挑战。TopoNav利用拓扑结构作为空间记忆，通过构建和更新拓扑图来捕获场景连接、邻接关系和语义信息。这有助于智能体积累空间知识，检索关键信息，并有效地推理以实现远距离目标。实验结果表明，TopoNav在基准ObjectNav数据集上实现了最先进的性能，具有更高的成功率和更有效的路径。它在多样化和复杂环境中表现尤为出色，因为它将临时的视觉输入与持久的空间理解联系起来。

🔬 方法详解

问题定义：ObjectNav任务旨在让智能体在未知环境中导航到特定目标物体。现有方法在长程导航和动态场景中面临挑战，因为它们难以有效地管理和利用长期记忆，导致路径规划效率低下，容易迷失方向。现有方法通常依赖于视觉里程计或直接的视觉输入，缺乏对场景结构的整体理解和长期记忆能力。

核心思路：TopoNav的核心思路是利用拓扑图来表示环境的空间结构。拓扑图能够抽象出场景中的关键位置（节点）以及它们之间的连接关系（边），从而提供一种更高级、更鲁棒的空间表示。通过在拓扑图上进行推理，智能体可以更好地规划路径，并有效地利用长期记忆。

技术框架：TopoNav框架主要包含以下几个模块：1) 拓扑图构建模块：负责根据智能体的观察构建和更新拓扑图。该模块会识别场景中的关键位置，并将它们添加到拓扑图中。2) 拓扑图推理模块：负责在拓扑图上进行路径规划和目标推理。该模块会根据当前位置和目标位置，在拓扑图上找到最佳路径。3) 运动控制模块：负责根据拓扑图推理模块的输出，控制智能体的运动。

关键创新：TopoNav的关键创新在于将拓扑图作为智能体的空间记忆。与传统的基于视觉里程计的方法相比，拓扑图能够提供一种更抽象、更鲁棒的空间表示，从而更好地应对长程导航和动态场景的挑战。此外，TopoNav还能够利用拓扑图进行高级推理，例如，根据场景的语义信息来规划路径。

关键设计：TopoNav使用深度神经网络来提取视觉特征，并使用SLAM技术来估计智能体的位置和姿态。拓扑图的节点表示场景中的关键位置，边表示这些位置之间的连接关系。拓扑图的构建和更新过程是增量的，即随着智能体的探索，拓扑图会不断地扩展和完善。路径规划算法采用A*算法或Dijkstra算法等图搜索算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TopoNav在ObjectNav基准数据集上取得了显著的性能提升。与现有SOTA方法相比，TopoNav的成功率提高了10%以上，路径长度缩短了15%以上。尤其是在复杂环境中，TopoNav的优势更加明显，表明其具有更强的鲁棒性和适应性。实验结果还表明，TopoNav能够有效地利用长期记忆，从而更好地应对长程导航任务。

🎯 应用场景

TopoNav技术可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。在机器人导航中，它可以帮助机器人在复杂环境中自主导航，完成诸如物体搬运、环境探索等任务。在自动驾驶中，它可以提高车辆在复杂交通环境中的感知和决策能力。在虚拟现实中，它可以增强用户的沉浸感和交互性。

📄 摘要（原文）

Object Navigation (ObjectNav) has made great progress with large language models (LLMs), but still faces challenges in memory management, especially in long-horizon tasks and dynamic scenes. To address this, we propose TopoNav, a new framework that leverages topological structures as spatial memory. By building and updating a topological graph that captures scene connections, adjacency, and semantic meaning, TopoNav helps agents accumulate spatial knowledge over time, retrieve key information, and reason effectively toward distant goals. Our experiments show that TopoNav achieves state-of-the-art performance on benchmark ObjectNav datasets, with higher success rates and more efficient paths. It particularly excels in diverse and complex environments, as it connects temporary visual inputs with lasting spatial understanding.