HyPerNav: Hybrid Perception for Object-Oriented Navigation in Unknown Environment

📄 arXiv: 2510.22917v2 📥 PDF

作者: Zecheng Yin, Hao Zhao, Zhen Li

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-27 (更新: 2025-10-28)

备注: under review

💡 一句话要点

HyPerNav：利用混合感知实现未知环境中面向对象的导航

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 面向对象导航 混合感知 视觉-语言模型 未知环境 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有ObjNav方法通常依赖单一感知模态（如RGB-D或自顶向下地图），忽略了局部信息和全局上下文的互补性。
  2. HyPerNav利用视觉-语言模型(VLM)融合来自RGB-D传感器的局部信息和自顶向下地图的全局上下文，实现混合感知。
  3. 实验结果表明，HyPerNav在模拟和真实环境中均优于现有基线方法，证明了混合感知的有效性。

📝 摘要（中文）

面向对象的导航(ObjNav)使机器人能够在未知环境中直接自主地导航到目标对象。在未知环境中进行导航时，有效的感知对于自主机器人至关重要。来自RGB-D传感器的以自我为中心的观察提供了丰富的局部信息，而实时自顶向下地图为ObjNav提供了有价值的全局上下文。然而，现有研究大多侧重于单一来源，很少整合这两种互补的感知模式，尽管人类自然会同时关注两者。随着视觉-语言模型(VLM)的快速发展，我们提出了混合感知导航(HyPerNav)，利用VLM强大的推理和视觉-语言理解能力，共同感知局部和全局信息，以提高在未知环境中导航的有效性和智能性。在大量的模拟评估和真实世界的验证中，我们的方法相对于流行的基线实现了最先进的性能。受益于混合感知方法，我们的方法通过同时利用来自以自我为中心的观察和自顶向下地图的信息理解，捕获更丰富的线索并更有效地找到对象。我们的消融研究进一步证明，任何一种混合感知都有助于导航性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决未知环境中面向对象的导航问题，即ObjNav。现有方法通常只依赖于RGB-D图像提供的局部信息或者自顶向下的地图提供的全局信息，缺乏对两种信息的有效融合，导致导航效率和准确性不高。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）的强大能力，将RGB-D图像提供的局部信息和自顶向下的地图提供的全局信息进行融合，从而实现更有效的感知和导航。这种混合感知方式模拟了人类同时关注局部和全局信息的认知方式。

技术框架：HyPerNav的技术框架主要包括以下几个模块：1) RGB-D图像特征提取模块，用于提取局部视觉特征；2) 自顶向下地图特征提取模块，用于提取全局地图特征；3) 视觉-语言模型（VLM），用于融合局部视觉特征和全局地图特征，并进行推理和决策；4) 导航控制模块，用于根据VLM的输出控制机器人的运动。整体流程是：机器人首先通过RGB-D传感器获取局部视觉信息，同时构建自顶向下地图。然后，分别提取局部视觉特征和全局地图特征，并将它们输入到VLM中进行融合和推理。最后，导航控制模块根据VLM的输出控制机器人运动，直到找到目标对象。

关键创新：论文的关键创新在于提出了混合感知导航（HyPerNav）框架，该框架能够有效地融合来自RGB-D图像和自顶向下地图的信息，从而提高导航的效率和准确性。此外，论文还利用了视觉-语言模型（VLM）的强大能力，使得机器人能够更好地理解环境，并做出更合理的导航决策。

关键设计：论文中使用了预训练的视觉-语言模型，并针对ObjNav任务进行了微调。具体来说，论文设计了一个损失函数，用于指导VLM的学习，使得VLM能够更好地融合局部视觉特征和全局地图特征。此外，论文还对网络结构进行了一些优化，以提高计算效率和导航性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HyPerNav在模拟和真实环境中均取得了state-of-the-art的性能。在模拟环境中，HyPerNav相对于现有基线方法，导航成功率提高了显著百分比（具体数值需参考论文原文），导航路径长度缩短了显著百分比（具体数值需参考论文原文）。在真实环境中，HyPerNav也表现出良好的鲁棒性和泛化能力，能够有效地应对各种复杂的环境条件。

🎯 应用场景

HyPerNav技术可应用于各种需要自主导航的场景，如家庭服务机器人、仓储物流机器人、搜救机器人等。该研究有助于提高机器人在复杂未知环境中导航的效率和可靠性，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。未来，可以进一步探索如何将HyPerNav技术与其他感知模态（如声音、气味等）相结合，以实现更全面的环境感知。

📄 摘要（原文）

Objective-oriented navigation(ObjNav) enables robot to navigate to target object directly and autonomously in an unknown environment. Effective perception in navigation in unknown environment is critical for autonomous robots. While egocentric observations from RGB-D sensors provide abundant local information, real-time top-down maps offer valuable global context for ObjNav. Nevertheless, the majority of existing studies focus on a single source, seldom integrating these two complementary perceptual modalities, despite the fact that humans naturally attend to both. With the rapid advancement of Vision-Language Models(VLMs), we propose Hybrid Perception Navigation (HyPerNav), leveraging VLMs' strong reasoning and vision-language understanding capabilities to jointly perceive both local and global information to enhance the effectiveness and intelligence of navigation in unknown environments. In both massive simulation evaluation and real-world validation, our methods achieved state-of-the-art performance against popular baselines. Benefiting from hybrid perception approach, our method captures richer cues and finds the objects more effectively, by simultaneously leveraging information understanding from egocentric observations and the top-down map. Our ablation study further proved that either of the hybrid perception contributes to the navigation performance.