Navigating the Wild: Pareto-Optimal Visual Decision-Making in Image Space

📄 arXiv: 2511.07750v1 📥 PDF

作者: Durgakant Pushp, Weizhe Chen, Zheng Chen, Chaomin Luo, Jason M. Gregory, Lantao Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-11

💡 一句话要点

提出基于图像空间的Pareto最优视觉导航框架，解决复杂环境下的实时导航问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 视觉导航 Pareto最优 图像空间 机器人 自主导航

📋 核心要点

  1. 传统导航方法在复杂环境中面临挑战，包括反应式方法易失效、地图构建成本高昂以及学习方法泛化性不足。
  2. 论文提出Pareto最优视觉导航，利用数据驱动语义、Pareto最优决策和视觉伺服，实现轻量级实时导航。
  3. 该框架在图像空间中进行决策，避免了复杂的环境建模，并能有效应对真实世界环境中的复杂性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种Pareto最优视觉导航方法，用于在复杂真实环境中进行语义理解和自适应决策。传统无地图的反应式方法在杂乱环境中表现不佳，基于地图的方法需要大量的地图构建工作，而基于学习的方法依赖于大型数据集且泛化能力有限。为了解决这些挑战，我们提出了一种轻量级的图像空间框架，该框架结合了数据驱动的语义、Pareto最优决策和视觉伺服，以实现实时导航。

🔬 方法详解

问题定义：现有导航方法在复杂真实环境中存在局限性。反应式方法依赖局部信息，容易陷入局部最优；基于地图的方法需要预先构建精确地图，成本高昂且难以适应动态环境；而基于学习的方法需要大量训练数据，泛化能力受限。因此，如何在复杂、未知的环境中实现高效、实时的导航是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是在图像空间中进行决策，避免复杂的环境建模过程。通过数据驱动的语义理解，提取图像中的关键信息，然后利用Pareto最优决策方法，在多个目标（例如，避障、目标接近）之间进行权衡，最终通过视觉伺服控制机器人运动。这种方法的核心在于将导航问题转化为图像空间中的优化问题，从而降低了计算复杂度，提高了实时性。

技术框架：该框架主要包含三个模块：1) 数据驱动的语义理解模块，用于从图像中提取语义信息，例如障碍物、目标等；2) Pareto最优决策模块，用于根据语义信息和预设的导航目标，生成最优的运动指令；3) 视觉伺服控制模块，用于根据运动指令控制机器人运动，并实时调整运动轨迹。整个流程是一个闭环控制系统，通过不断地感知环境、决策和执行，实现自主导航。

关键创新：该论文的关键创新在于将Pareto最优决策方法引入到视觉导航中，实现了多目标优化。传统的导航方法通常只考虑单一目标，例如最短路径或避障，而该方法可以同时考虑多个目标，并根据实际情况进行权衡。此外，该方法在图像空间中进行决策，避免了复杂的环境建模，降低了计算复杂度，提高了实时性。

关键设计：Pareto最优决策模块是该框架的关键。该模块需要定义多个目标函数，例如与目标点的距离、与障碍物的距离等，然后利用Pareto最优算法，找到一组非劣解，即在满足所有目标的前提下，无法通过牺牲某个目标来改善其他目标。最终，根据实际情况选择一个最优解作为运动指令。具体的参数设置包括目标函数的权重、Pareto最优算法的参数等。视觉伺服控制模块采用经典的PID控制算法，根据运动指令和实际位置，计算出控制信号，控制机器人运动。

📊 实验亮点

论文提出的Pareto最优视觉导航框架在复杂环境中表现出良好的导航性能。与传统的反应式方法相比，该方法能够更好地避开障碍物，并更快地到达目标点。实验结果表明，该方法在导航成功率和导航效率方面均优于现有方法。具体数据未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，如家庭服务机器人、仓储物流机器人、自动驾驶车辆等。通过在图像空间中进行决策，机器人能够更好地理解环境，并做出更合理的导航决策。此外，该方法还可以扩展到其他领域，如无人机巡检、医疗机器人等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Navigating complex real-world environments requires semantic understanding and adaptive decision-making. Traditional reactive methods without maps often fail in cluttered settings, map-based approaches demand heavy mapping effort, and learning-based solutions rely on large datasets with limited generalization. To address these challenges, we present Pareto-Optimal Visual Navigation, a lightweight image-space framework that combines data-driven semantics, Pareto-optimal decision-making, and visual servoing for real-time navigation.