Universal Navigation Interface: Robot-Free Data for Wheeled Robot Navigation
作者: Sarvesh Prajapati, Ananya Trivedi, Lorena Maria Genua, Drake Moore, Bruce Maxwell, Taskin Padir
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-17
备注: 8 pages, 4 figures, 7 tables. Project page: https://universal-nav.github.io/
💡 一句话要点
提出通用导航接口以解决机器人导航数据收集难题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 导航数据收集 机器人技术 视觉导航 人类演示 低成本代理
📋 核心要点
- 现有的移动机器人导航数据收集方法依赖于特定平台的遥控操作，导致成本高且难以扩展。
- 本文提出的通用导航接口（UNI）通过使用助行器和智能手机收集人类演示，避免了机器人依赖。
- 在实验中，使用UNI收集的导航数据使得视觉导航模型的轨迹预测误差降低了17.4%-24.8%。
📝 摘要（中文）
收集移动机器人在现实世界中的导航数据通常需要特定平台的遥控操作，这使得大规模数据收集既昂贵又难以扩展。本文提出了通用导航接口（UNI），一种无机器人数据收集范式，利用四轮助行器和智能手机收集受物理限制的人类演示。由于助行器无法爬楼梯、越过未切割的路缘或通过狭窄的缝隙，演示自然倾向于轮式可行的路线。通过UNI，我们收集了37.2公里的现实世界导航数据，并恢复了直接监督目标条件导航模型的度量轨迹。在UNI上微调视觉导航模型使轨迹预测误差降低了17.4%-24.8%。在其他导航数据集上的评估显示效果因数据集和度量而异。我们进一步展示了在路缘、楼梯和路缘切口场景下向电动轮椅的闭环转移。这些结果支持低成本物理代理作为无需目标机器人即可收集的导航监督的实际来源。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决移动机器人导航数据收集的高成本和低效率问题。现有方法依赖于特定平台的遥控操作，限制了数据的规模和多样性。
核心思路：论文提出的通用导航接口（UNI）通过使用四轮助行器和智能手机，收集人类的导航演示，避免了对机器人平台的依赖，从而降低了数据收集的成本和复杂性。
技术框架：UNI的整体架构包括数据收集阶段、轨迹恢复阶段和模型微调阶段。首先，利用助行器进行人类演示的收集；然后，恢复出度量轨迹；最后，基于收集的数据对视觉导航模型进行微调。
关键创新：UNI的最大创新在于其无机器人数据收集的范式，利用物理代理（助行器）进行数据采集，避免了传统方法的高成本和复杂性。
关键设计：在数据收集过程中，助行器的设计限制了其在复杂环境中的移动（如无法爬楼梯），从而确保收集的数据自然倾向于轮式可行的路径。模型微调时，采用了特定的损失函数以优化轨迹预测性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，基于UNI收集的数据对视觉导航模型的微调使得轨迹预测误差降低了17.4%-24.8%。此外，UNI在不同数据集上的评估结果表明，模型性能提升因数据集和度量的不同而异，展示了其广泛的适用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括移动机器人导航、智能助行器的开发以及人机交互系统的优化。通过提供低成本的导航数据收集方法，UNI可以促进机器人技术在复杂环境中的应用，提升其自主导航能力。未来，该方法可能会影响更多领域，如智能家居和辅助生活设备的设计与实现。
📄 摘要（原文）
Collecting real-world navigation data for mobile robots typically requires platform-specific teleoperation, making large-scale collection expensive and difficult to scale. We introduce Universal Navigation Interface (UNI), a robot-free data collection paradigm that uses a four-wheeled rollator walker (rollator) and smartphone to collect physically constrained human demonstrations. Because the rollator cannot climb stairs, negotiate uncut curbs, or pass through narrow gaps, demonstrations are naturally biased toward wheeled-feasible routes. Using UNI, we collect 37.2 km of real-world navigation data and recover metric trajectories that directly supervise goal-conditioned navigation models. Fine-tuning visual-navigation models on UNI reduces trajectory prediction error by 17.4-24.8% on held-out UNI demonstrations. Evaluation on other navigation datasets shows benefits that vary by dataset and metric. We further demonstrate closed-loop transfer to a powered wheelchair in curb, staircase, and curb-cut scenarios. These results support low-cost physical proxies as a practical source of navigation supervision collected without the target robot.