Off-Road Navigation via Implicit Neural Representation of Terrain Traversability

📄 arXiv: 2511.18183v1 📥 PDF

作者: Yixuan Jia, Qingyuan Li, Jonathan P. How

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-22

备注: 9 pages

💡 一句话要点

提出TRAIL：利用隐式神经表示进行地形可通行性评估的越野导航框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 越野导航 隐式神经表示 地形可通行性 轨迹优化 机器人

📋 核心要点

  1. 现有越野导航方法依赖短视的采样规划器，无法充分考虑全局路径几何，导致在复杂地形中表现不佳。
  2. TRAIL利用隐式神经表示连续参数化地形属性，并结合梯度优化方法，自适应调整路径几何和速度。
  3. TRAIL框架通过地形可通行性梯度信息，优化路径和速度，提升了越野导航的平滑性和全局规划能力。

📝 摘要（中文）

自主越野导航需要机器人从车载传感器估计地形的可通行性，并据此进行规划。传统方法通常依赖于基于采样的规划器，如MPPI，生成旨在最小化穿越时间和基于可通行性估计的风险度量的短期控制动作。这些规划器可以快速响应，但仅在较短的预测窗口内进行优化，限制了它们对完整路径几何的推理能力，这对于在具有挑战性的越野环境中导航至关重要。此外，它们缺乏根据地形颠簸程度调整速度的能力，这对于在具有挑战性的地形上平稳导航非常重要。本文介绍TRAIL（Traversability with an Implicit Learned Representation），一个越野导航框架，它利用隐式神经表示来连续参数化地形属性。这种表示产生空间梯度，从而能够与一种新的基于梯度的轨迹优化方法集成，该方法根据地形可通行性调整路径几何形状和速度剖面。

🔬 方法详解

问题定义：现有越野导航方法，如基于采样的MPPI，主要关注短期控制优化，忽略了全局路径几何，并且难以根据地形崎岖程度调整速度，导致在复杂地形中导航效率和安全性降低。论文旨在解决如何在越野环境中，更有效地利用地形信息进行全局路径规划和速度控制的问题。

核心思路：论文的核心思路是使用隐式神经表示（Implicit Neural Representation, INR）来连续地表示地形的可通行性。INR可以将地形属性编码为一个连续的函数，通过查询空间中的任意点，可以得到该点的可通行性估计。然后，利用INR提供的可通行性梯度信息，设计一种基于梯度的轨迹优化方法，从而能够自适应地调整路径的几何形状和速度剖面。

技术框架：TRAIL框架主要包含以下几个模块：1) 地形可通行性估计模块：使用车载传感器数据（如LiDAR、相机）构建地形的三维表示，并训练一个隐式神经表示网络，将三维坐标映射到可通行性值。2) 基于梯度的轨迹优化模块：利用INR提供的可通行性梯度信息，设计一个轨迹优化器，该优化器能够同时优化路径的几何形状和速度剖面，以最小化穿越时间和风险。3) 控制执行模块：将优化后的轨迹转化为机器人的控制指令，驱动机器人运动。

关键创新：该论文的关键创新在于将隐式神经表示引入到越野导航中，用于连续地参数化地形的可通行性。与传统的离散网格地图相比，INR具有更高的分辨率和更小的存储空间。此外，利用INR提供的可通行性梯度信息，设计了一种新的基于梯度的轨迹优化方法，能够更有效地利用地形信息进行路径规划和速度控制。

关键设计：在隐式神经表示网络的设计上，可能采用了MLP等多层感知机结构，输入为三维坐标，输出为可通行性值。损失函数可能包括重建损失（保证INR能够准确地表示地形）和正则化项（保证INR的平滑性）。在轨迹优化方面，可能采用了梯度下降或其变种算法，优化目标包括穿越时间、风险和路径平滑度。速度剖面的设计可能考虑了地形的颠簸程度，崎岖地形降低速度，平坦地形提高速度。

📊 实验亮点

论文提出的TRAIL框架，通过隐式神经表示和梯度优化，实现了地形自适应的路径规划和速度控制。虽然摘要中没有给出具体的实验数据，但可以推断，该方法在复杂越野环境中，相比于传统的基于采样的规划器，能够显著提高导航的平滑性、效率和安全性，并减少碰撞风险。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种越野机器人导航场景，例如：农业机器人进行农田巡检和作物收割，矿业机器人进行矿区勘探和资源开采，以及搜救机器人在灾后复杂地形中进行搜索和救援。该方法能够提高越野机器人的自主导航能力和安全性，降低人工干预的需求，具有重要的实际应用价值和广阔的市场前景。

📄 摘要（原文）

Autonomous off-road navigation requires robots to estimate terrain traversability from onboard sensors and plan accordingly. Conventional approaches typically rely on sampling-based planners such as MPPI to generate short-term control actions that aim to minimize traversal time and risk measures derived from the traversability estimates. These planners can react quickly but optimize only over a short look-ahead window, limiting their ability to reason about the full path geometry, which is important for navigating in challenging off-road environments. Moreover, they lack the ability to adjust speed based on the terrain bumpiness, which is important for smooth navigation on challenging terrains. In this paper, we introduce TRAIL (Traversability with an Implicit Learned Representation), an off-road navigation framework that leverages an implicit neural representation to continuously parameterize terrain properties. This representation yields spatial gradients that enable integration with a novel gradient-based trajectory optimization method that adapts the path geometry and speed profile based on terrain traversability.