Seeing through Uncertainty: Robust Task-Oriented Optimization in Visual Navigation

📄 arXiv: 2510.00441v3 📥 PDF

作者: Yiyuan Pan, Yunzhe Xu, Zhe Liu, Hesheng Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-01 (更新: 2025-10-21)

💡 一句话要点

NeuRO：面向视觉导航，通过鲁棒优化应对不确定性，提升泛化性

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

关键词: 视觉导航 鲁棒优化 不确定性建模 部分输入凸神经网络 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有视觉导航方法在数据稀缺时易过拟合，泛化能力差，增加模型复杂度反而降低性能。
  2. NeuRO框架将视觉感知与鲁棒优化结合，利用PICNN生成不确定性集，并进行鲁棒规划。
  3. 实验表明，NeuRO在未见环境中表现出SoTA性能，显著提升了视觉导航的泛化能力。

📝 摘要（中文）

视觉导航是具身智能中的一个基本问题，但实际部署需要长时程规划能力来处理多目标任务。一个主要的瓶颈是数据稀缺：从有限数据中学习的策略通常会过拟合，并且无法推广到分布外(OOD)数据。现有的基于神经网络的智能体通常会增加架构复杂性，但这在小样本情况下反而会适得其反。本文介绍NeuRO，一个集成的学习优化框架，它将感知网络与下游任务级的鲁棒优化紧密结合。具体来说，NeuRO解决了这种集成中的核心难题：(i)它使用具有保角校准的部分输入凸神经网络(PICNN)将数据稀缺下的噪声视觉预测转换为凸不确定性集，从而直接参数化优化约束；(ii)它将部分可观察性下的规划重新表述为一个鲁棒优化问题，从而实现跨环境迁移的、具有不确定性意识的策略。在无序和顺序多目标导航任务上的大量实验表明，NeuRO建立了SoTA性能，尤其是在推广到未见环境方面。因此，我们的工作为开发鲁棒、可泛化的自主智能体提供了一个重要的进步。

🔬 方法详解

问题定义：视觉导航任务中，数据稀缺导致模型过拟合，难以泛化到新的环境。现有的方法通常通过增加模型复杂度来提升性能，但在小样本情况下，这种做法反而会降低模型的泛化能力。因此，如何在数据有限的情况下，提升视觉导航模型的鲁棒性和泛化能力是一个关键问题。

核心思路：NeuRO的核心思路是将视觉感知的不确定性纳入到规划过程中，通过鲁棒优化来应对这种不确定性。具体来说，NeuRO首先利用部分输入凸神经网络（PICNN）将视觉预测转化为凸不确定性集，然后将规划问题建模为一个鲁棒优化问题，从而得到对环境变化具有鲁棒性的策略。这样设计的目的是为了在数据有限的情况下，避免模型过度依赖于训练数据，从而提升模型的泛化能力。

技术框架：NeuRO框架主要包含两个模块：(1) 基于PICNN的不确定性建模模块：该模块利用PICNN将视觉感知结果转化为凸不确定性集，并使用保角校准方法来保证不确定性集的可靠性。(2) 基于鲁棒优化的规划模块：该模块将规划问题建模为一个鲁棒优化问题，并将不确定性集作为约束条件，从而得到对环境变化具有鲁棒性的策略。整个框架通过端到端的方式进行训练，从而实现视觉感知和规划的紧密结合。

关键创新：NeuRO的关键创新在于将视觉感知的不确定性显式地建模到规划过程中，并通过鲁棒优化来应对这种不确定性。与现有方法相比，NeuRO不需要增加模型的复杂度，就可以在数据稀缺的情况下，显著提升模型的鲁棒性和泛化能力。此外，NeuRO还提出了一种基于PICNN的不确定性建模方法，该方法可以有效地将视觉预测转化为凸不确定性集。

关键设计：PICNN网络结构的设计保证了输出的凸性，这对于鲁棒优化至关重要。保角校准方法用于调整不确定性集的大小，以保证其覆盖真实值的概率。鲁棒优化问题被建模为一个min-max问题，其中内部的max问题用于寻找最坏情况下的环境变化，外部的min问题用于寻找在这种最坏情况下最优的策略。损失函数的设计需要同时考虑任务完成的效率和策略的鲁棒性。

📊 实验亮点

NeuRO在无序和顺序多目标导航任务上取得了SoTA性能，尤其是在推广到未见环境方面。实验结果表明，NeuRO在未见环境中的性能显著优于现有的方法，证明了其具有更强的鲁棒性和泛化能力。具体的性能数据在论文中进行了详细的展示和分析。

🎯 应用场景

NeuRO框架可应用于各种需要视觉导航的机器人应用中，例如家庭服务机器人、自动驾驶汽车、无人机等。该研究的实际价值在于提升了机器人在未知环境中的自主导航能力，降低了对大量训练数据的依赖，从而加速了机器人的部署和应用。未来，该研究可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，例如多智能体协作、动态环境等。

📄 摘要（原文）

Visual navigation is a fundamental problem in embodied AI, yet practical deployments demand long-horizon planning capabilities to address multi-objective tasks. A major bottleneck is data scarcity: policies learned from limited data often overfit and fail to generalize OOD. Existing neural network-based agents typically increase architectural complexity that paradoxically become counterproductive in the small-sample regime. This paper introduce NeuRO, a integrated learning-to-optimize framework that tightly couples perception networks with downstream task-level robust optimization. Specifically, NeuRO addresses core difficulties in this integration: (i) it transforms noisy visual predictions under data scarcity into convex uncertainty sets using Partially Input Convex Neural Networks (PICNNs) with conformal calibration, which directly parameterize the optimization constraints; and (ii) it reformulates planning under partial observability as a robust optimization problem, enabling uncertainty-aware policies that transfer across environments. Extensive experiments on both unordered and sequential multi-object navigation tasks demonstrate that NeuRO establishes SoTA performance, particularly in generalization to unseen environments. Our work thus presents a significant advancement for developing robust, generalizable autonomous agents.