DR. Nav: Semantic-Geometric Representations for Proactive Dead-End Recovery and Navigation
作者: Vignesh Rajagopal, Kasun Weerakoon Kulathun Mudiyanselage, Gershom Devake Seneviratne, Pon Aswin Sankaralingam, Mohamed Elnoor, Jing Liang, Rohan Chandra, Dinesh Manocha
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-16
💡 一句话要点
DR. Nav：面向主动死胡同恢复和导航的语义-几何表示方法
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 自主导航 死胡同检测 路径规划 RGB-LiDAR融合 语义地图
📋 核心要点
- 现有导航方法在复杂非结构化环境中，难以有效检测和恢复死胡同，导致导航效率降低甚至失败。
- DR. Nav通过融合RGB-LiDAR信息，构建包含死胡同概率和恢复点的语义代价地图，实现主动避开死胡同。
- 实验表明，DR. Nav在死胡同检测精度上提升显著，并有效减少了到达目标的时间，提高了导航效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为DR. Nav（Dead-End Recovery-aware Navigation）的自主导航方法，专门用于死胡同检测和恢复至关重要的场景，尤其是在非结构化环境中，机器人必须处理角落、植被遮挡和阻塞路口。DR. Nav提出了一种在未绘制地图的环境中进行导航的主动策略，无需事先假设。该方法通过生成单个连续的实时语义代价地图，统一了死胡同预测和恢复。具体来说，DR. Nav利用基于注意力的跨模态RGB-LiDAR融合来估计每个单元格的死胡同可能性和恢复点，并通过贝叶斯推理持续更新，以增强鲁棒性。与仅编码可通行性的现有映射方法不同，DR. Nav将恢复感知风险显式地纳入导航代价地图中，使机器人能够预测不安全区域并规划更安全的替代轨迹。我们在多个密集的室内和室外场景中评估了DR. Nav，结果表明，检测精度提高了83.33%，与DWA、MPPI和Nav2 DWB等最先进的规划器相比，达到目标的时间（路径效率）减少了52.4%。此外，死胡同分类器功能强大。
🔬 方法详解
问题定义：在未知的、非结构化的环境中，机器人自主导航面临死胡同的挑战。传统的导航方法通常只关注可通行性，而忽略了死胡同带来的风险，导致机器人容易陷入死胡同，需要耗费额外的时间和精力进行恢复。现有方法缺乏对死胡同的预测能力，以及有效的恢复策略。
核心思路：DR. Nav的核心思路是将死胡同的预测和恢复融入到导航代价地图中。通过预测每个位置成为死胡同的可能性，并估计从该位置恢复的最佳路径，将这些信息编码到代价地图中，从而使机器人能够主动避开潜在的死胡同，并规划更安全的导航路径。这种方法的核心在于将环境理解从简单的可通行性扩展到包含死胡同风险的语义理解。
技术框架：DR. Nav的整体框架包括以下几个主要模块：1) RGB-LiDAR数据融合：利用RGB图像和LiDAR点云数据，提取环境的语义和几何信息。2) 基于注意力的死胡同预测：使用注意力机制，从融合后的数据中提取与死胡同相关的特征，并预测每个位置成为死胡同的可能性。3) 恢复点估计：估计从每个位置恢复到安全区域的最佳路径。4) 贝叶斯推理：利用贝叶斯推理，不断更新死胡同的可能性和恢复点，以提高鲁棒性。5) 恢复感知代价地图构建：将死胡同的可能性和恢复点信息融入到导航代价地图中。6) 路径规划：使用A*或其他路径规划算法，在恢复感知代价地图上规划安全有效的导航路径。
关键创新：DR. Nav的关键创新在于：1) 提出了一个统一的框架，将死胡同的预测和恢复融入到导航代价地图中。2) 利用基于注意力的跨模态RGB-LiDAR融合，提高了死胡同预测的准确性。3) 使用贝叶斯推理，增强了方法的鲁棒性。4) 将恢复感知风险显式地纳入导航代价地图中，使机器人能够主动避开潜在的死胡同。与现有方法相比，DR. Nav不仅关注可通行性，还关注死胡同带来的风险，从而提高了导航的安全性和效率。
关键设计：DR. Nav的关键设计包括：1) 注意力机制的设计：用于从融合后的RGB-LiDAR数据中提取与死胡同相关的特征。2) 贝叶斯推理模型的选择和参数设置：用于不断更新死胡同的可能性和恢复点。3) 恢复感知代价地图的构建方法：如何将死胡同的可能性和恢复点信息有效地融入到代价地图中。4) 损失函数的设计：用于训练死胡同预测模型和恢复点估计模型。
📊 实验亮点
DR. Nav在多个室内和室外场景中进行了评估，实验结果表明，DR. Nav在死胡同检测精度上比现有方法提高了83.33%，并且到达目标的时间（路径效率）减少了52.4%，对比的基线方法包括DWA、MPPI和Nav2 DWB等先进的导航算法。这些结果表明，DR. Nav能够有效地预测和避免死胡同，从而提高导航的效率和安全性。
🎯 应用场景
DR. Nav可应用于各种需要自主导航的场景，尤其是在非结构化和复杂环境中，例如：仓库机器人、家庭服务机器人、户外巡检机器人、搜索救援机器人等。该方法能够提高机器人在复杂环境中的导航效率和安全性，降低人工干预的需求，具有重要的实际应用价值和商业前景。未来，DR. Nav可以进一步扩展到多机器人协同导航、动态环境导航等更复杂的场景。
📄 摘要（原文）
We present DR. Nav (Dead-End Recovery-aware Navigation), a novel approach to autonomous navigation in scenarios where dead-end detection and recovery are critical, particularly in unstructured environments where robots must handle corners, vegetation occlusions, and blocked junctions. DR. Nav introduces a proactive strategy for navigation in unmapped environments without prior assumptions. Our method unifies dead-end prediction and recovery by generating a single, continuous, real-time semantic cost map. Specifically, DR. Nav leverages cross-modal RGB-LiDAR fusion with attention-based filtering to estimate per-cell dead-end likelihoods and recovery points, which are continuously updated through Bayesian inference to enhance robustness. Unlike prior mapping methods that only encode traversability, DR. Nav explicitly incorporates recovery-aware risk into the navigation cost map, enabling robots to anticipate unsafe regions and plan safer alternative trajectories. We evaluate DR. Nav across multiple dense indoor and outdoor scenarios and demonstrate an increase of 83.33% in accuracy in detection, a 52.4% reduction in time-to-goal (path efficiency), compared to state-of-the-art planners such as DWA, MPPI, and Nav2 DWB. Furthermore, the dead-end classifier functions