AllDayNav: Lifelong Navigation via Real-World Reinforcement Learning
作者: Hang Yin, Yinan Liang, Jiazhao Zhang, Jiahang Liu, Minghan Li, Zhizheng Zhang, He Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-09
备注: Project Page: https://bagh2178.github.io/AllDayNav/
💡 一句话要点
提出AllDayNav以解决动态环境中的终身导航问题
🎯 匹配领域: 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: 终身导航 强化学习 多模态记忆 动态环境 自主学习 路径效率 鲁棒性
📋 核心要点
- 现有方法依赖显式地图或场景图，难以在动态环境中实现有效的终身导航。
- AllDayNav通过强化学习和自我演化的多模态记忆，隐式编码场景动态，支持自主生成导航指令。
- 实验结果显示AllDayNav在多种场景下成功率接近100%，在路径效率和鲁棒性上显著优于传统方法。
📝 摘要（中文）
在动态环境中实现终身的具身导航需要机器人从片段观察中形成持久的场景理解，这对依赖显式地图或场景图的现有方法来说仍然困难。我们提出了AllDayNav，一个终身自学习的导航框架，通过强化学习将场景动态隐式编码到亿级参数的大模型中，利用自我演化的多模态记忆来维护和更新视觉关键帧、语义描述和时间上下文，同时自主生成开放词汇指令、图像目标和结构化奖励。在合成和真实环境中的跨房间、跨情节和跨任务场景实验表明，AllDayNav的成功率接近100%，并在路径效率和鲁棒性上持续超越强大的基于地图、VLM和RL的基线，展示了隐式、基于记忆的强化学习作为可靠终身导航的可扩展替代方案。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决动态环境中机器人终身导航的挑战，现有方法往往依赖显式地图或场景图，难以适应变化的环境和任务。
核心思路：AllDayNav的核心思路是通过强化学习将场景动态隐式编码到一个大规模模型中，同时利用自我演化的多模态记忆来持续更新和维护环境信息，从而实现更灵活的导航能力。
技术框架：该框架包括多个主要模块：首先是自我演化的多模态记忆模块，负责存储和更新视觉关键帧、语义描述和时间上下文；其次是强化学习模块，通过生成开放词汇指令和结构化奖励来指导导航行为。
关键创新：AllDayNav的最大创新在于其隐式记忆驱动的强化学习方法，区别于传统的显式映射方法，使得机器人能够在动态环境中更有效地进行导航。
关键设计：在设计上，AllDayNav采用了亿级参数的深度学习模型，结合了多模态信息处理，损失函数设计上注重路径效率和鲁棒性，确保模型在不同任务和环境中的适应性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AllDayNav在多种场景下的成功率接近100%，在路径效率和鲁棒性方面显著超越了传统的基于地图、VLM和强化学习的基线，展示了其在实际应用中的优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、自动驾驶、服务机器人等，能够显著提升机器人在复杂和动态环境中的导航能力。未来，AllDayNav有望推动机器人自主学习和适应能力的发展，促进人机协作的进步。
📄 摘要（原文）
Lifelong embodied navigation in dynamic environments requires robots to form persistent scene understanding from fragmentary observations, which remains difficult for existing methods that rely on explicit maps or scene graphs and struggle to generalize beyond structured settings. We propose AllDayNav, a lifelong self-learning navigation framework that implicitly encodes scene dynamics into the billion-scale parameters of a large model via reinforcement learning, powered by a self-evolving multimodal memory that maintains and updates visual keyframes, semantic descriptions, and temporal context while autonomously generating open-vocabulary instructions, image goals, and structured rewards. Experiments in both synthetic and real-world environments across cross-room, cross-episode, and cross-task scenarios show that AllDayNav achieves success rates approaching $100\%$ and consistently surpasses strong map-based, VLM, and RL baselines in path efficiency and robustness, demonstrating implicit, memory-driven reinforcement learning as a scalable alternative to explicit mapping for reliable lifelong navigation.