Neural Navigation Functions for Zero-Shot Generalizable Motion Planning

📄 arXiv: 2606.03756v1 📥 PDF

作者: Benjamin D. Shaffer, Pei-An Hsieh, Brooks Kinch, Nathaniel Trask, M. Ani Hsieh

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-06-02

备注: 17 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出神经导航函数以解决零-shot泛化的运动规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经导航函数 运动规划 零-shot学习 环境适应性 偏微分方程 机器人导航 自主系统

📋 核心要点

  1. 现有的运动规划方法在面对未见环境时，往往无法有效适应，导致性能下降。
  2. 本文提出的神经导航函数通过学习导航目标，同时保持规划器的结构，实现了零-shot泛化能力。
  3. 实验结果表明，Neural-NF在多种几何环境中表现优异，相较于传统方法提升了多达5倍的性能。

📝 摘要（中文）

本文介绍了神经导航函数（Neural-NF），这是一种能够在未见环境几何中实现零-shot转移的学习型反应导航函数。Neural-NF将数据驱动的适应性嵌入到结构化的椭圆规划器中，导航目标在保持规划器结构的同时被学习。具体而言，内在的拉普拉斯导出特征被映射到局部偏微分方程系数，解决得到的边值问题在每个目标域上产生全局一致的价值函数。对于每个可接受的学习模型，所得到的策略在构造上是无碰撞的，提供单调下降并在目标处达到全局最小值。实验证明，Neural-NF在多样几何中实现了强大的零-shot转移，并且在性能上超越了直接预测价值函数的学习规划器，提升幅度可达5倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有运动规划方法在未见环境几何中适应性不足的问题。传统方法通常依赖于大量的训练数据，难以应对新环境的变化。

核心思路：论文提出的神经导航函数（Neural-NF）通过将数据驱动的适应性与结构化的椭圆规划器相结合，能够在保持规划器结构的同时学习导航目标，从而实现零-shot转移。

技术框架：Neural-NF的整体架构包括特征提取、局部偏微分方程（PDE）系数映射和边值问题求解三个主要模块。首先，从环境中提取内在的拉普拉斯特征，然后将其映射到局部PDE系数，最后通过求解边值问题生成全局一致的价值函数。

关键创新：该方法的主要创新在于将学习的导航目标与规划器的结构相结合，确保了策略的无碰撞性和全局最小值的实现。这种设计使得Neural-NF在面对新环境时能够快速适应。

关键设计：在技术细节上，Neural-NF使用了特定的损失函数来优化价值函数，并设计了适应性的网络结构以处理不同的环境几何。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Neural-NF在多样的几何环境中实现了显著的零-shot转移，相较于直接预测价值函数的学习规划器，性能提升可达5倍。这一结果表明，Neural-NF在运动规划领域具有较强的实用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、无人驾驶汽车以及智能制造等。通过实现零-shot泛化，Neural-NF能够在动态和未知环境中快速适应，提升机器人在复杂场景下的导航能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We introduce Neural Navigation Functions (Neural-NF), a learned reactive navigation function capable of zero-shot transfer across unseen environment geometries. Neural-NF places data-driven adaptation within a structured elliptic planner, where the navigation objective is learned while planner structure is preserved by construction. Specifically, intrinsic Laplacian-derived features are mapped to local PDE coefficients, and solving the resulting boundary value problem produces a globally consistent value function on each target domain. For every admissible learned model, the resulting policy is collision-free, provides monotonic descent and a global minimum at the goal by construction. This admits a linearly-solvable optimal-control interpretation for any parameter setting. Empirically, Neural-NF achieves strong zero-shot transfer across diverse geometries and outperforms learned planners that directly predict the value function by up to a $5\times$ improvement.