HALO: High-Altitude Language-Conditioned Monocular Aerial Exploration and Navigation

📄 arXiv: 2511.17497v1 📥 PDF

作者: Yuezhan Tao, Dexter Ong, Fernando Cladera, Jason Hughes, Camillo J. Taylor, Pratik Chaudhari, Vijay Kumar

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-21

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

HALO：基于单目视觉和语言条件的高空无人机探索与导航

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无人机自主探索 单目视觉 语义地图构建 自然语言指令 高空环境

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在高空环境下，利用单目视觉进行实时、精确的3D重建和语义地图构建，限制了无人机在大规模场景中的自主探索能力。
  2. HALO系统通过融合单目视觉、GPS和IMU数据，实现了高精度、远距离的度量-语义地图构建，并结合自然语言指令进行任务规划。
  3. 实验结果表明，HALO在仿真和真实环境中均表现出色，显著提升了无人机在复杂任务中的探索效率和自主性，覆盖面积达数万平方米。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HALO的系统，用于实现基于单目相机、GPS和IMU的实时高空无人机度量-语义地图构建与探索。该系统解决了两个关键挑战：(i)远距离视觉下的实时稠密3D重建，以及(ii)具有精确场景几何和语义的大规模户外环境的地图构建与探索。HALO能够规划信息丰富的路径，利用这些信息完成自然语言指定的多个任务。在高达78,000平方米的大规模环境的仿真评估中，HALO始终能以更少的探索时间完成任务，并且在行进距离方面，相比最先进的语义探索基线，实现了高达68%的竞争比提升。在定制四旋翼平台上进行的真实世界实验表明，(i)所有模块都可以在机器人上运行，并且(ii)在不同的环境中，HALO可以支持对高达24,600平方米区域的任务进行有效的自主执行，飞行高度为40米。实验视频和更多细节可以在我们的项目页面找到：https://tyuezhan.github.io/halo/。

🔬 方法详解

问题定义：现有无人机自主探索方法在高空大尺度场景下，尤其是在仅依赖单目视觉的情况下，难以实现精确的3D重建和语义理解。这导致无人机无法有效地进行环境探索和完成复杂的、基于自然语言描述的任务。现有方法通常计算复杂度高，难以在无人机上实时运行，或者精度不足，无法满足高空探索的需求。

核心思路：HALO的核心思路是利用单目视觉、GPS和IMU的融合，构建一个鲁棒且高效的度量-语义地图。通过结合几何信息和语义信息，HALO能够理解环境，并根据自然语言指令规划信息量最大的探索路径。这种设计允许无人机在高空环境下，以更智能的方式进行探索和任务执行。

技术框架：HALO系统包含以下主要模块：1) 视觉里程计(Visual Odometry)：使用单目视觉和IMU数据估计无人机的姿态和运动轨迹。2) 稠密3D重建(Dense 3D Reconstruction)：利用视觉里程计的结果，构建场景的稠密3D模型。3) 语义分割(Semantic Segmentation)：对图像进行语义分割，识别场景中的不同物体和区域。4) 地图构建(Mapping)：将3D模型和语义信息融合，构建度量-语义地图。5) 任务规划(Task Planning)：根据自然语言指令，在地图上规划信息量最大的探索路径。

关键创新：HALO的关键创新在于其在高空环境下，利用单目视觉实现实时、精确的度量-语义地图构建能力。此外，HALO还能够理解自然语言指令，并根据指令规划探索路径，这使得无人机能够更灵活地执行各种任务。

关键设计：HALO使用了深度学习模型进行语义分割，并采用了一种基于信息增益的路径规划算法。该算法考虑了地图的几何信息和语义信息，以及任务的约束条件，从而规划出信息量最大的探索路径。此外，HALO还针对无人机的计算资源进行了优化，使得所有模块都可以在无人机上实时运行。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

HALO在仿真环境中，相比最先进的语义探索基线，在行进距离方面实现了高达68%的竞争比提升。在真实世界实验中，HALO成功地在高达24,600平方米的区域内完成了自主探索任务，飞行高度为40米。实验结果表明，HALO系统具有很强的鲁棒性和实用性，能够在实际应用中发挥重要作用。

🎯 应用场景

HALO系统可应用于多种场景，例如灾害救援、环境监测、农业巡检、基础设施巡检等。通过自然语言指令，用户可以轻松地指挥无人机完成各种任务，例如搜索特定目标、绘制地图、检测异常情况等。该研究有望推动无人机在复杂环境下的自主应用，提高工作效率和安全性。

📄 摘要（原文）

We demonstrate real-time high-altitude aerial metric-semantic mapping and exploration using a monocular camera paired with a global positioning system (GPS) and an inertial measurement unit (IMU). Our system, named HALO, addresses two key challenges: (i) real-time dense 3D reconstruction using vision at large distances, and (ii) mapping and exploration of large-scale outdoor environments with accurate scene geometry and semantics. We demonstrate that HALO can plan informative paths that exploit this information to complete missions with multiple tasks specified in natural language. In simulation-based evaluation across large-scale environments of size up to 78,000 sq. m., HALO consistently completes tasks with less exploration time and achieves up to 68% higher competitive ratio in terms of the distance traveled compared to the state-of-the-art semantic exploration baseline. We use real-world experiments on a custom quadrotor platform to demonstrate that (i) all modules can run onboard the robot, and that (ii) in diverse environments HALO can support effective autonomous execution of missions covering up to 24,600 sq. m. area at an altitude of 40 m. Experiment videos and more details can be found on our project page: https://tyuezhan.github.io/halo/.