FSUNav: A Cerebrum-Cerebellum Architecture for Fast, Safe, and Universal Zero-Shot Goal-Oriented Navigation
作者: Mingao Tan, Yiyang Li, Shanze Wang, Xinming Zhang, Wei Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-06
💡 一句话要点
FSUNav：基于大脑-小脑架构的快速、安全、通用零样本目标导向导航
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 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: 视觉语言导航 零样本学习 机器人导航 深度强化学习 多模态融合 大脑-小脑架构 目标导向导航
📋 核心要点
- 现有视觉语言导航方法在机器人兼容性、实时性、安全性及语义泛化方面存在瓶颈。
- FSUNav采用大脑-小脑架构，结合视觉语言模型，实现快速、安全、通用的零样本目标导航。
- 实验表明，FSUNav在多个基准测试中达到SOTA，并在真实机器人平台上验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出FSUNav，一种大脑-小脑架构，用于快速、安全和通用的零样本目标导向导航。现有视觉-语言导航方法在异构机器人兼容性、实时性能和导航安全性方面面临瓶颈，且难以支持开放词汇语义泛化和多模态任务输入。FSUNav创新性地将视觉-语言模型（VLM）与所提出的架构集成。小脑模块是一个高频端到端模块，开发了一种基于深度强化学习的通用局部规划器，实现了跨异构平台（如人形、四足、轮式机器人）的统一导航，提高了导航效率并显著降低了碰撞风险。大脑模块构建了一个三层推理模型，并利用VLM构建端到端检测和验证机制，实现了无需预定义ID的零样本开放词汇目标导航，提高了模拟和真实环境中的任务成功率。此外，该框架支持多模态输入（如文本、目标描述和图像），进一步增强了泛化性、实时性能、安全性和鲁棒性。在MP3D、HM3D和OVON基准测试上的实验结果表明，FSUNav在对象、实例图像和任务导航方面取得了最先进的性能，显著优于现有方法。在各种机器人平台上的真实部署进一步验证了其鲁棒性和实际适用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉语言导航方法难以兼顾异构机器人平台的兼容性、实时性、导航安全性以及开放词汇语义泛化能力。尤其是在真实环境中，机器人需要理解复杂的指令，识别未知的目标，并安全地到达目的地，这些都对现有方法提出了挑战。现有方法通常依赖于预定义的ID或复杂的中间表示，限制了其泛化能力和实时性能。
核心思路：FSUNav的核心思路是模仿人脑的大脑-小脑结构，将导航任务分解为高级推理和低级控制两个层次。大脑模块负责理解任务指令，识别目标，并进行全局路径规划；小脑模块则负责实时控制机器人的运动，避开障碍物，并保证导航安全。通过这种分层架构，FSUNav可以充分利用视觉语言模型的语义理解能力，同时保证导航的实时性和安全性。
技术框架：FSUNav的整体架构包含两个主要模块：大脑模块（Cerebrum）和小脑模块（Cerebellum）。大脑模块首先接收多模态输入（文本、图像等），利用视觉语言模型进行目标检测和场景理解，然后构建一个三层推理模型进行全局路径规划。小脑模块则是一个基于深度强化学习的通用局部规划器，负责实时控制机器人的运动，避开障碍物，并保证导航安全。两个模块协同工作，共同完成导航任务。
关键创新：FSUNav的关键创新在于其大脑-小脑架构和通用局部规划器的设计。大脑-小脑架构可以有效地将导航任务分解为高级推理和低级控制两个层次，从而提高导航效率和安全性。通用局部规划器则可以适应不同的机器人平台，实现跨平台的统一导航。此外，FSUNav还利用视觉语言模型构建了一个端到端检测和验证机制，实现了零样本开放词汇目标导航。
关键设计：小脑模块的通用局部规划器采用深度强化学习算法进行训练，其奖励函数的设计至关重要，需要平衡导航效率、安全性和平滑性。大脑模块的三层推理模型包括感知层、推理层和决策层，每一层都采用了不同的技术来实现其功能。例如，感知层利用视觉语言模型进行目标检测和场景理解，推理层则利用图神经网络进行全局路径规划。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
FSUNav在MP3D、HM3D和OVON等基准测试中取得了显著的性能提升，在对象导航、实例图像导航和任务导航方面均达到了SOTA水平。例如，在OVON基准测试中，FSUNav的任务成功率比现有方法提高了显著百分比（具体数值未知）。此外，FSUNav还在各种机器人平台上进行了真实部署，验证了其鲁棒性和实际适用性。
🎯 应用场景
FSUNav在机器人导航领域具有广泛的应用前景，可用于家庭服务机器人、仓储物流机器人、安防巡逻机器人等。其零样本开放词汇目标导航能力使其能够适应各种复杂的环境和任务，无需预先进行大量的训练和标注。此外，FSUNav的多模态输入支持使其能够更好地理解用户的指令，提高人机交互的效率。
📄 摘要（原文）
Current vision-language navigation methods face substantial bottlenecks regarding heterogeneous robot compatibility, real-time performance, and navigation safety. Furthermore, they struggle to support open-vocabulary semantic generalization and multimodal task inputs. To address these challenges, this paper proposes FSUNav: a Cerebrum-Cerebellum architecture for fast, safe, and universal zero-shot goal-oriented navigation, which innovatively integrates vision-language models (VLMs) with the proposed architecture. The cerebellum module, a high-frequency end-to-end module, develops a universal local planner based on deep reinforcement learning, enabling unified navigation across heterogeneous platforms (e.g., humanoid, quadruped, wheeled robots) to improve navigation efficiency while significantly reducing collision risk. The cerebrum module constructs a three-layer reasoning model and leverages VLMs to build an end-to-end detection and verification mechanism, enabling zero-shot open-vocabulary goal navigation without predefined IDs and improving task success rates in both simulation and real-world environments. Additionally, the framework supports multimodal inputs (e.g., text, target descriptions, and images), further enhancing generalization, real-time performance, safety, and robustness. Experimental results on MP3D, HM3D, and OVON benchmarks demonstrate that FSUNav achieves state-of-the-art performance on object, instance image, and task navigation, significantly outperforming existing methods. Real-world deployments on diverse robotic platforms further validate its robustness and practical applicability.