NavGSim: High-Fidelity Gaussian Splatting Simulator for Large-Scale Navigation
作者: Jiahang Liu, Yuanxing Duan, Jiazhao Zhang, Minghan Li, Shaoan Wang, Zhizheng Zhang, He Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-16
💡 一句话要点
NavGSim：用于大规模导航的高保真高斯溅射模拟器
🎯 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: 机器人导航 高斯溅射 模拟器 视觉-语言-动作模型 大规模场景 真实感渲染 碰撞模拟
📋 核心要点
- 机器人学习中，模拟真实环境是关键挑战，尤其是在渲染和物理模拟方面，导航任务对环境规模要求更高。
- NavGSim基于分层3D高斯溅射，实现大规模场景的逼真渲染，并提出基于高斯溅射的切片技术模拟导航碰撞。
- NavGSim提供API支持多GPU开发，并训练VLA模型，实验表明其能有效提升模型在复杂导航任务中的性能。
📝 摘要（中文）
本文提出NavGSim，一个基于高斯溅射的模拟器，旨在生成高保真、大规模的导航环境。NavGSim构建于分层3D高斯溅射框架之上，能够在数百平方米的广阔场景中实现照片级真实感的渲染。为了模拟导航碰撞，引入了一种基于高斯溅射的切片技术，可以直接从重建的高斯分布中提取可导航区域。此外，为了方便使用，NavGSim提供了全面的API，支持多GPU开发，包括自定义场景重建、机器人配置、策略训练和评估工具。通过使用NavGSim收集的轨迹训练视觉-语言-动作（VLA）模型，并在模拟和真实环境中评估其性能，结果表明NavGSim显著增强了VLA模型的场景理解能力，使策略能够有效地处理各种导航查询。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人导航模拟器难以兼顾大规模场景的真实感渲染和精确的物理交互模拟，尤其是在跨房间或楼层的导航任务中，计算复杂度高，真实感不足，难以有效支持策略学习。现有方法通常在渲染质量和模拟效率之间做出妥协，限制了训练出的策略在真实世界中的泛化能力。
核心思路：NavGSim的核心思路是利用3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）技术，实现大规模场景的高保真渲染。同时，通过创新的高斯溅射切片技术，从重建的高斯分布中提取可导航区域，从而实现精确的碰撞模拟。这种方法能够在保证渲染质量的同时，提高模拟效率，为机器人导航策略的学习提供更真实、更高效的环境。
技术框架：NavGSim的整体框架包括以下几个主要模块：1) 场景重建模块：利用3D高斯溅射技术，从真实世界的图像或点云数据中重建场景的三维表示。2) 可导航区域提取模块：通过高斯溅射切片技术，从重建的高斯分布中提取可导航区域，生成导航网格。3) 物理模拟模块：基于提取的可导航区域，模拟机器人在场景中的运动和碰撞。4) API接口：提供易于使用的API，支持多GPU开发，包括场景重建、机器人配置、策略训练和评估等功能。
关键创新：NavGSim的关键创新在于：1) 基于高斯溅射的大规模场景渲染：利用3D高斯溅射技术，实现了大规模场景的高保真渲染，显著提高了模拟环境的真实感。2) 高斯溅射切片技术：提出了一种新的高斯溅射切片技术，可以直接从重建的高斯分布中提取可导航区域，避免了传统方法中复杂的几何处理过程，提高了模拟效率。
关键设计：NavGSim的关键设计包括：1) 分层3D高斯溅射框架：采用分层结构，以支持大规模场景的渲染。2) 可微渲染管线：使用可微渲染管线，以便于进行基于梯度的策略学习。3) 碰撞检测算法：设计了一种高效的碰撞检测算法，以保证机器人在模拟环境中的运动真实性。4) API设计：提供了一套全面的API，方便用户进行自定义场景重建、机器人配置、策略训练和评估。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用NavGSim训练的VLA模型在模拟和真实环境中均表现出良好的导航性能。具体来说，该模型能够有效地处理各种导航查询，并在复杂场景中实现准确的路径规划。与在传统模拟器中训练的模型相比，使用NavGSim训练的模型在真实环境中的泛化能力显著提高。
🎯 应用场景
NavGSim可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。它能够为机器人导航算法的开发和测试提供逼真的模拟环境，降低开发成本和风险。此外，NavGSim还可以用于生成虚拟现实场景，为用户提供沉浸式的体验。未来，NavGSim有望成为机器人和虚拟现实领域的重要工具。
📄 摘要（原文）
Simulating realistic environments for robots is widely recognized as a critical challenge in robot learning, particularly in terms of rendering and physical simulation. This challenge becomes even more pronounced in navigation tasks, where trajectories often extend across multiple rooms or entire floors. In this work, we present NavGSim, a Gaussian Splatting-based simulator designed to generate high-fidelity, large-scale navigation environments. Built upon a hierarchical 3D Gaussian Splatting framework, NavGSim enables photorealistic rendering in expansive scenes spanning hundreds of square meters. To simulate navigation collisions, we introduce a Gaussian Splatting-based slice technique that directly extracts navigable areas from reconstructed Gaussians. Additionally, for ease of use, we provide comprehensive NavGSim APIs supporting multi-GPU development, including tools for custom scene reconstruction, robot configuration, policy training, and evaluation. To evaluate NavGSim's effectiveness, we train a Vision-Language-Action (VLA) model using trajectories collected from NavGSim and assess its performance in both simulated and real-world environments. Our results demonstrate that NavGSim significantly enhances the VLA model's scene understanding, enabling the policy to handle diverse navigation queries effectively.