Distilling Global Traversability Priors for Image-based Affordance Prediction in Off-road Environments
作者: Matthew Sivaprakasam, Samuel Triest, Micah Nye, Deegan Atha, Shehryar Khattak, David Fan, Wenshan Wang, Sebastian Scherer
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-20
💡 一句话要点
提出基于图像的可行性预测方法以解决越野导航问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 自主导航 越野环境 图像处理 路径预测 深度学习 可通行性分析 卫星图像 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的自主导航方法在处理长距离非结构化地形时，常常受到深度传感器范围的限制，导致短视决策。
- 本文提出了一种从第一人称视角图像中提取长距离可通行性前沿的方法，利用卫星图像计算可行的导航路径。
- 实验结果表明，该方法在多项离线基准测试中性能提升超过10%，并减少了实际应用中的人类干预次数。
📝 摘要（中文）
在非结构化地形中，传统的自主导航方法在长距离场景中容易出现短视行为。通过利用卫星图像，本文提取了长距离可通行性前沿，直接从第一人称视角图像中计算可行的导航路径。这种方法减少了对大量人类示范数据的需求，并在多项离线基准测试中提高了超过10%的长距离越野导航性能，同时减少了实际实验中的人类干预次数。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统自主导航方法在非结构化地形中因深度传感器限制而导致的短视决策问题。现有方法依赖于局部几何和语义信息，无法有效利用超出映射范围的数据。
核心思路：论文提出通过从第一人称视角图像中提取长距离可通行性前沿，结合卫星图像计算可行的导航路径。这种方法减少了对大量人类示范数据的依赖，能够更好地进行长距离导航。
技术框架：整体架构包括数据采集、路径计算和网络监督三个主要模块。首先，通过卫星图像和图像/姿态对收集数据，然后计算可行的导航路径，最后利用这些路径来监督网络训练。
关键创新：最重要的创新在于直接从图像中提取长距离可通行性前沿，而不是依赖于传统的深度传感器。这一设计使得机器人能够在更广泛的环境中做出更优决策。
关键设计：在网络结构上，采用了特定的损失函数来优化路径预测的准确性，同时在参数设置上进行了细致调整，以确保模型在不同环境下的鲁棒性。通过这种设计，模型能够有效地学习到长距离导航的特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的方法在多项离线基准测试中性能提升超过10%，并在实际实验中显著减少了人类干预次数。这一成果表明该方法在长距离越野导航中的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主驾驶、无人机导航和机器人探测等。通过提高长距离越野导航的性能，该方法能够在复杂环境中实现更高效的自主决策，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Standard methods for autonomous navigation in unstructured terrain are prone to myopic behaviors in long-horizon scenarios. The use of metric maps built from LiDAR or cameras provides necessary local geometry and semantic information but is strictly limited by depth sensing range. By discarding data beyond the mapping horizon robots suffer from suboptimal, short-sighted decisions. To recover this lost information, we focus on extracting long-range traversability-aware frontiers directly from first-person-view (FPV) images. By leveraging satellite imagery, we compute the set of feasible navigation paths for a dataset of image/pose pairs and use them to supervise our network, reducing the need for extensive human demonstration data. We demonstrate that this approach improves performance in long-range off-road navigation over existing methods by more than 10% in various offline benchmarks and reduces the number of human interventions incurred in a set of real-world experiments. More details can be found at https://theairlab.org/ss_frontiers_iros .