Fast Navigation Through Occluded Spaces via Language-Conditioned Map Prediction

📄 arXiv: 2512.21398v1 📥 PDF

作者: Rahul Moorthy Mahesh, Oguzhan Goktug Poyrazoglu, Yukang Cao, Volkan Isler

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-24

💡 一句话要点

提出PaceForecaster，利用语言指令预测地图，加速机器人通过遮挡环境的导航。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人导航 运动规划 语言条件 地图预测 遮挡环境

📋 核心要点

  1. 现有运动规划器在复杂环境中受限于遮挡和传感器范围，难以兼顾安全与速度。
  2. PaceForecaster利用副驾驶的语言指令，预测更大范围的地图和指令相关的子目标，辅助局部规划。
  3. 实验表明，在多边形环境中，该方法相比于仅使用局部地图的基线，导航性能提升了36%。

📝 摘要（中文）

在复杂环境中，由于遮挡和有限的传感器范围导致的不确定性，运动规划器通常面临安全性和速度之间的权衡。本文研究了副驾驶指令是否可以帮助机器人更果断地进行规划，同时保持安全。我们引入了PaceForecaster，这是一种将此类副驾驶指令纳入局部规划器的方法。PaceForecaster以机器人的局部传感器足迹（Level-1）和提供的副驾驶指令作为输入，并预测：（i）一个预测地图，其中包含从Level-1可见的所有区域（Level-2）；（ii）Level-2中一个指令条件子目标。该子目标为规划器提供了明确的指导，以目标导向的方式利用预测的环境。我们将PaceForecaster与Log-MPPI控制器集成，并证明在多边形环境中使用语言条件预测和目标，导航性能比仅使用局部地图的基线提高了36%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在复杂、遮挡环境中，机器人导航时因传感器信息有限而导致的速度与安全难以兼顾的问题。现有方法主要依赖局部地图进行规划，无法有效利用环境中的潜在信息，导致决策保守，效率低下。

核心思路：论文的核心思路是引入“副驾驶”的语言指令，利用这些指令预测更大范围的环境地图（Level-2），并在预测地图中设定一个指令相关的子目标。通过语言指令提供全局信息，引导局部规划器更有效地探索环境，从而提高导航速度和效率。

技术框架：PaceForecaster的整体框架包括以下几个主要模块：1) 局部传感器数据获取（Level-1）；2) 语言指令输入；3) PaceForecaster模块，该模块基于Level-1的传感器数据和语言指令，预测Level-2地图和指令条件子目标；4) Log-MPPI控制器，该控制器利用预测的Level-2地图和子目标进行运动规划和控制。整个流程是，机器人首先获取局部环境信息和接收语言指令，然后PaceForecaster根据这些信息预测更广阔的环境，并设定一个有指导意义的子目标，最后控制器根据预测的环境和子目标进行导航。

关键创新：论文的关键创新在于将语言指令融入到地图预测和运动规划中。传统方法通常只依赖于传感器数据，而PaceForecaster通过语言指令引入了外部知识，使得机器人能够更好地理解环境，并做出更明智的决策。此外，预测Level-2地图和指令条件子目标的设计，为局部规划器提供了明确的指导，避免了盲目探索。

关键设计：PaceForecaster的具体实现细节未知，摘要中没有明确说明网络结构、损失函数等。但可以推测，地图预测模块可能采用卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）等技术，将Level-1的传感器数据和语言指令映射到Level-2地图。子目标的设定可能基于语言指令的语义信息和预测地图的拓扑结构，选择一个既能满足指令要求，又能有效引导机器人前进的位置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在多边形环境中，使用PaceForecaster进行导航，相比于仅使用局部地图的基线方法，导航性能提升了36%。这表明，通过语言指令预测地图和设定子目标，能够显著提高机器人的导航效率和安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人自主导航的场景，例如仓库物流、家庭服务、灾难救援等。通过结合人类的语言指令，机器人能够更好地理解任务目标和环境信息，从而更安全、高效地完成导航任务。未来，该技术有望进一步发展，实现更复杂环境下的自主导航和人机协作。

📄 摘要（原文）

In cluttered environments, motion planners often face a trade-off between safety and speed due to uncertainty caused by occlusions and limited sensor range. In this work, we investigate whether co-pilot instructions can help robots plan more decisively while remaining safe. We introduce PaceForecaster, as an approach that incorporates such co-pilot instructions into local planners. PaceForecaster takes the robot's local sensor footprint (Level-1) and the provided co-pilot instructions as input and predicts (i) a forecasted map with all regions visible from Level-1 (Level-2) and (ii) an instruction-conditioned subgoal within Level-2. The subgoal provides the planner with explicit guidance to exploit the forecasted environment in a goal-directed manner. We integrate PaceForecaster with a Log-MPPI controller and demonstrate that using language-conditioned forecasts and goals improves navigation performance by 36% over a local-map-only baseline while in polygonal environments.