FORTE: Forecasting Occupancy for Spatiotemporal Risk-Aware Planning in Dynamic Environments

📄 arXiv: 2609.39305v1 📥 PDF

作者: Hahjin Lee, Young J. Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-30

💡 一句话要点

提出FORTE以解决动态环境中的安全导航问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 动态环境 占用网格地图 时空预测 路径规划 自动驾驶 机器人导航 智能交通

📋 核心要点

  1. 现有的OGM导航方法在准确性和效率上存在不足，未能充分利用预测OGM中的时间信息。
  2. FORTE框架通过直接利用预测占用的时空演变，评估多条路径并选择合适的路径，避免了物体检测和跟踪的复杂性。
  3. FORTE在预测方面实现了215.3%的IoU提升和5.24倍的推理速度，在导航中成功率提高了3.5倍。

📝 摘要（中文）

在动态环境中进行安全导航需要预测未来的环境状态，以应对时空风险，尤其是碰撞发生的时间和地点。尽管现有的占用网格地图（OGM）预测方法被广泛采用，但它们在准确性和效率上存在不足，并未充分利用预测OGM中的时间信息。为此，本文提出了FORTE，一个直接利用预测占用的时空演变的导航框架。FORTE通过评估多条拓扑不同的路径，选择合适的路径，而无需显式的物体检测或跟踪。基于潜在扩散模型的OGM预测器，FORTE以非自回归的方式生成整个预测时间范围，同时通过时间偏移模块保持时间一致性。大量评估表明，FORTE在性能上优于现有的最先进基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决动态环境中安全导航的挑战，现有的OGM方法在预测准确性和效率上存在不足，无法充分利用时间信息。

核心思路：FORTE框架通过直接利用预测占用的时空演变，关注占用重叠和占用方向性，优化路径选择过程。

技术框架：FORTE的整体架构包括OGM预测模块和路径选择模块。OGM预测模块基于潜在扩散模型生成整个预测时间范围，而路径选择模块则评估多条拓扑不同的路径。

关键创新：FORTE的主要创新在于其非自回归的OGM预测方法和对时空占用特性的直接利用，这与传统方法的物体检测和跟踪方式形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，FORTE采用了时间偏移模块以保持时间一致性，并通过优化损失函数来提升预测的准确性和效率。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FORTE在预测方面实现了215.3%的IoU提升，推理速度提高了5.24倍；在导航任务中，成功率提升了3.5倍，显著优于现有的最先进基线，展示了其在动态环境中的有效性和优势。

🎯 应用场景

FORTE框架在自动驾驶、机器人导航和智能交通系统等领域具有广泛的应用潜力。通过提高动态环境中的导航安全性和效率，FORTE能够为未来的智能交通解决方案提供重要支持，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Safe navigation in dynamic environments requires anticipating future environmental states to account for spatiotemporal risks, specifically when and where collisions may occur. To this end, occupancy grid map (OGM) prediction has been widely adopted as an effective approach. However, existing OGM-based navigation methods often struggle to achieve accurate and efficient forecasting and fail to fully exploit the temporal information in predicted OGMs during planning. To address these challenges, we propose FORTE, a navigation framework that directly exploits the spatiotemporal evolution of predicted occupancy from the perspectives of spatiotemporal occupancy overlap and occupancy directivity. Based on these properties, FORTE evaluates multiple topology-distinct paths and selects the suitable one without explicit object detection or tracking. To support online planning, we formulate a latent diffusion model-based OGM predictor that generates the entire forecast horizon in a non-autoregressive manner while maintaining temporal consistency through temporal shift modules. Extensive evaluations demonstrate that FORTE outperforms state-of-the-art baselines. For prediction, FORTE achieves up to 215.3% higher IoU and 5.24x faster inference; for navigation, it yields up to a 3.5x higher success rate.