GRIP: A Unified Framework for Grid-Based Relay and Co-Occurrence-Aware Planning in Dynamic Environments

📄 arXiv: 2510.10865v1 📥 PDF

作者: Ahmed Alanazi, Duy Ho, Yugyung Lee

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-13

备注: 17 pages, 5 figures, 8 tables

💡 一句话要点

GRIP：动态环境中基于网格的中继与共现感知统一规划框架

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人导航 动态环境 语义SLAM 符号规划 开放词汇 grounding

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态环境中进行机器人导航时，依赖静态先验或有限记忆，难以适应部分可观测性和语义模糊性。
  2. GRIP框架通过动态网格构建、开放词汇对象 grounding 和共现感知符号规划，实现更强的环境适应性。
  3. 实验表明，GRIP在AI2-THOR和RoboTHOR等基准测试中，成功率和路径效率均有显著提升，并在真实机器人上验证了其泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出GRIP，即基于网格的中继与中间规划框架，一个统一的模块化框架，用于解决机器人导航动态、杂乱和语义复杂的环境问题。GRIP包含三个可扩展的变体：GRIP-L（轻量级），通过语义占用网格优化符号导航；GRIP-F（完整版），支持多跳锚链和基于LLM的自省；GRIP-R（真实世界），支持在感知不确定性下的物理机器人部署。GRIP集成了动态2D网格构建、开放词汇对象 grounding、共现感知符号规划以及使用行为克隆、D*搜索和网格条件控制的混合策略执行。在AI2-THOR和RoboTHOR基准测试上的实验结果表明，GRIP在长时程任务中实现了高达9.6%的成功率提升，以及超过2倍的路径效率（SPL和SAE）改进。定性分析揭示了模糊场景中可解释的符号计划。在Jetbot上的真实世界部署进一步验证了GRIP在传感器噪声和环境变化下的泛化能力。这些结果表明，GRIP是一个鲁棒、可扩展且可解释的框架，连接了仿真和真实世界导航。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态、杂乱和语义复杂的环境中机器人导航的问题。现有方法的痛点在于，它们通常依赖于静态先验知识或有限的记忆，这使得它们在面对部分可观测性和语义模糊性时难以适应。例如，当机器人无法完全感知环境或者遇到语义上不明确的物体时，传统的导航方法可能会失效。

核心思路：论文的核心思路是利用基于网格的中继（Relay）和中间规划（Intermediate Planning）机制，结合动态环境感知和符号推理，使机器人能够更好地理解和适应复杂环境。通过构建动态的语义占用网格，机器人可以实时更新环境信息，并利用共现感知（Co-occurrence-aware）的符号规划来生成更合理的导航策略。这种设计允许机器人在不确定性和复杂性下进行更有效的决策。

技术框架：GRIP框架包含三个主要模块：动态2D网格构建、开放词汇对象 grounding 和共现感知符号规划。首先，动态2D网格构建模块负责实时更新环境的占用网格，并整合语义信息。其次，开放词汇对象 grounding 模块用于识别和定位环境中的物体，即使这些物体不在预定义的类别中。最后，共现感知符号规划模块利用物体之间的共现关系来生成符号计划，指导机器人的导航行为。此外，框架还包括混合策略执行模块，该模块结合了行为克隆、D*搜索和网格条件控制，以实现更鲁棒的运动控制。

关键创新：GRIP的关键创新在于其统一的框架设计，将感知、符号推理和空间规划紧密结合。与现有方法相比，GRIP能够更好地处理动态环境中的不确定性和复杂性，并且具有更强的泛化能力。此外，GRIP的共现感知符号规划模块能够利用物体之间的关系来生成更合理的导航策略，这是一种新颖的思路。

关键设计：GRIP框架的关键设计包括动态网格的更新策略、开放词汇对象 grounding 的实现方式以及共现感知符号规划的算法细节。例如，动态网格的更新策略需要平衡计算复杂度和环境信息的准确性。开放词汇对象 grounding 可以采用预训练的视觉语言模型，并进行微调以适应特定的环境。共现感知符号规划可以利用概率图模型或者规则引擎来实现。

📊 实验亮点

GRIP在AI2-THOR和RoboTHOR基准测试中表现出色，成功率提升高达9.6%，路径效率（SPL和SAE）提升超过2倍。这些结果表明，GRIP在长时程任务中具有显著优势。此外，在Jetbot上的真实世界部署验证了GRIP在传感器噪声和环境变化下的泛化能力，证明了其从仿真到现实的迁移潜力。

🎯 应用场景

GRIP框架具有广泛的应用前景，可应用于家庭服务机器人、仓储物流机器人、自动驾驶等领域。该框架能够使机器人在复杂、动态的环境中更安全、高效地完成导航任务，例如在拥挤的家庭环境中进行物品递送，或者在动态变化的仓库环境中进行货物搬运。此外，GRIP框架的可解释性使其在人机协作场景中更具优势，有助于建立用户对机器人的信任。

📄 摘要（原文）

Robots navigating dynamic, cluttered, and semantically complex environments must integrate perception, symbolic reasoning, and spatial planning to generalize across diverse layouts and object categories. Existing methods often rely on static priors or limited memory, constraining adaptability under partial observability and semantic ambiguity. We present GRIP, Grid-based Relay with Intermediate Planning, a unified, modular framework with three scalable variants: GRIP-L (Lightweight), optimized for symbolic navigation via semantic occupancy grids; GRIP-F (Full), supporting multi-hop anchor chaining and LLM-based introspection; and GRIP-R (Real-World), enabling physical robot deployment under perceptual uncertainty. GRIP integrates dynamic 2D grid construction, open-vocabulary object grounding, co-occurrence-aware symbolic planning, and hybrid policy execution using behavioral cloning, D* search, and grid-conditioned control. Empirical results on AI2-THOR and RoboTHOR benchmarks show that GRIP achieves up to 9.6% higher success rates and over $2\times$ improvement in path efficiency (SPL and SAE) on long-horizon tasks. Qualitative analyses reveal interpretable symbolic plans in ambiguous scenes. Real-world deployment on a Jetbot further validates GRIP's generalization under sensor noise and environmental variation. These results position GRIP as a robust, scalable, and explainable framework bridging simulation and real-world navigation.