CLEAR: A Semantic-Geometric Terrain Abstraction for Large-Scale Unstructured Environments

📄 arXiv: 2601.13361v1 📥 PDF

作者: Pranay Meshram, Charuvahan Adhivarahan, Ehsan Tarkesh Esfahani, Souma Chowdhury, Chen Wang, Karthik Dantu

分类: cs.RO

发布日期: 2026-01-19

备注: Under review for an IEEE conference

💡 一句话要点

提出CLEAR：一种用于大规模非结构化环境的语义-几何地形抽象方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 地形抽象 自主导航 路径规划 非结构化环境 语义分割 几何建模 大规模地图 机器人

📋 核心要点

  1. 现有地形抽象方法难以兼顾大规模、语义信息和几何结构，导致长距离导航规划效率低且路径不可靠。
  2. CLEAR通过结合边界感知的空间分解和递归平面拟合，生成凸的、语义对齐的区域，并构建地形感知的图。
  3. 实验表明，CLEAR在规划速度、路径长度和可靠性方面均优于现有方法，尤其在大规模地图上优势明显。

📝 摘要（中文）

在非结构化环境中进行长距离导航需要能够扩展到数十平方公里的地形抽象，同时保留语义和几何结构，而现有方法无法同时实现这两点。网格扩展性差；四叉树与地形边界不对齐；两者都无法编码对于可通行性规划至关重要的地表覆盖语义。这导致在实时约束下，自主地面车辆在10+平方公里的范围内运行时，路径不可行或不可靠。CLEAR（Connected Landcover Elevation Abstract Representation，连接的地表覆盖高程抽象表示）将边界感知的空间分解与递归平面拟合相结合，生成凸的、语义对齐的区域，并编码为地形感知的图。在跨越9-100平方公里的地图上使用基于物理的模拟器进行评估，CLEAR实现了比原始网格快10倍的规划速度，且成本开销仅为6.7%，并提供了比其他抽象基线短6-9%、更可靠的路径。这些结果突出了CLEAR在灾难响应、国防和行星探索等应用中进行远程导航的可扩展性和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模非结构化环境中自主导航的问题。现有方法，如网格地图和四叉树，要么扩展性差，要么无法有效捕捉地形的语义信息（如地表覆盖类型），导致路径规划效率低、路径质量差，无法满足长距离、实时导航的需求。

核心思路：CLEAR的核心思路是将环境分解为具有语义意义的区域，并用平面拟合这些区域，从而在保持几何精度的同时，引入了语义信息。通过构建连接这些区域的图，可以进行高效的路径规划。这种方法旨在平衡地图的细节程度和计算复杂度，从而实现大规模环境下的实时导航。

技术框架：CLEAR的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 空间分解：使用边界感知的算法将环境分解为多个区域，这些区域通常对应于不同的地表覆盖类型。2) 平面拟合：对每个区域进行递归平面拟合，用一个或多个平面来近似该区域的地形。3) 图构建：将每个区域表示为图中的一个节点，区域之间的连接关系表示为图中的边。边的权重可以根据区域之间的距离、地形的坡度等因素来确定。4) 路径规划：在构建的图上使用A*等算法进行路径规划。

关键创新：CLEAR的关键创新在于其结合了语义信息和几何信息的地形抽象表示。与传统的网格地图和四叉树相比，CLEAR能够更好地捕捉地形的特征，从而实现更高效、更可靠的路径规划。此外，CLEAR的边界感知空间分解算法能够更好地对齐地形的边界，减少了不必要的计算。

关键设计：CLEAR的关键设计包括：1) 边界感知空间分解算法：该算法旨在将环境分解为具有语义意义的区域，例如草地、森林、道路等。算法的具体实现细节未知。2) 递归平面拟合算法：该算法旨在用一个或多个平面来近似每个区域的地形。算法的具体实现细节未知。3) 图的构建和权重计算：图的节点表示区域，边表示区域之间的连接关系。边的权重可以根据区域之间的距离、地形的坡度等因素来确定。具体权重计算公式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CLEAR在9-100平方公里的地图上，比原始网格的规划速度快10倍，成本开销仅为6.7%，并且路径比其他抽象基线短6-9%，路径可靠性更高。这些数据证明了CLEAR在大规模非结构化环境中进行长距离导航的有效性和优越性。

🎯 应用场景

CLEAR适用于需要在复杂、大规模非结构化环境中进行自主导航的场景，例如灾难响应（搜索和救援）、国防（侦察和巡逻）、行星探索（漫游车导航）等。该方法能够提高导航系统的效率和可靠性，降低运营成本，并扩展自主系统的应用范围。

📄 摘要（原文）

Long-horizon navigation in unstructured environments demands terrain abstractions that scale to tens of km$^2$ while preserving semantic and geometric structure, a combination existing methods fail to achieve. Grids scale poorly; quadtrees misalign with terrain boundaries; neither encodes landcover semantics essential for traversability-aware planning. This yields infeasible or unreliable paths for autonomous ground vehicles operating over 10+ km$^2$ under real-time constraints. CLEAR (Connected Landcover Elevation Abstract Representation) couples boundary-aware spatial decomposition with recursive plane fitting to produce convex, semantically aligned regions encoded as a terrain-aware graph. Evaluated on maps spanning 9-100~km$^2$ using a physics-based simulator, CLEAR achieves up to 10x faster planning than raw grids with only 6.7% cost overhead and delivers 6-9% shorter, more reliable paths than other abstraction baselines. These results highlight CLEAR's scalability and utility for long-range navigation in applications such as disaster response, defense, and planetary exploration.