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
- 现有语义规划算法通常忽略感知不确定性或依赖于已知的传感器模型，限制了其在未知环境中的应用。
- 本文提出一种基于Conformal Prediction的语义地图不确定性量化方法，无需预知传感器模型即可实现安全规划。
- 实验结果表明，该方法在未知环境中能够以用户指定的概率完成语义导航任务，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问题解决方案。在环境中存在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，到达期望的位置。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，并在用户定义的概率下，克服不确定的感知。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我们的方法和理论任务完成率，结果表明它在任务成功率方面始终优于基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在未知环境中，机器人如何在感知不确定性下安全地完成语义导航任务。具体而言，机器人需要到达目标位置，同时与环境中具有语义标签的区域（例如“危险区域”、“障碍物”）保持一定的距离。现有方法要么忽略感知不确定性，导致规划结果不可靠；要么依赖于已知的传感器模型和噪声分布，限制了其在实际场景中的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用Conformal Prediction来量化语义地图的不确定性。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，可以获得每个语义区域的位置和形状的不确定性估计，从而为安全规划提供依据。
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。3) 规划模块：基于带不确定性的语义地图，规划出一条安全路径，确保机器人能够以用户指定的概率完成任务。规划器需要考虑机器人与各个语义区域的距离，并避免进入高风险区域。4) 执行模块：机器人沿着规划的路径运动，并不断更新语义地图和不确定性估计。
关键创新：论文的关键创新在于将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下的安全规划。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率的理论保证，使得用户可以根据实际需求调整规划参数。
关键设计：Conformal Prediction的具体实现方式包括选择合适的非一致性度量（nonconformity measure）和置信度水平。非一致性度量用于衡量新的观测数据与已有数据的差异程度，置信度水平决定了预测区间的宽度。在规划模块中，可以使用各种优化算法（例如A*、RRT）来搜索安全路径。关键在于将语义区域的不确定性纳入到规划的代价函数中，使得规划器能够倾向于选择远离高风险区域的路径。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在任务成功率方面显著优于基线方法。在不同的环境和任务设置下，该方法能够以用户指定的概率完成语义导航任务，并且不需要任何关于传感器模型的先验知识。与忽略感知不确定性的方法相比，该方法能够显著提高任务的安全性。与依赖于已知传感器模型的方法相比，该方法具有更强的鲁棒性和泛化能力。
🎯 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：搜救机器人、巡检机器人、自动驾驶汽车等。通过量化环境的不确定性，可以提高机器人在复杂环境中的安全性和可靠性，降低事故发生的风险。此外，该方法还可以应用于其他需要处理不确定性的感知任务，例如：目标跟踪、场景理解等。
📄 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.