Towards Path-Creative Navigation: Robot Navigation through Embodied Interaction
作者: Haoyu Xi, Siwei Cheng, Xiangyuan Liu, Brenda Li, Wei Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-08
💡 一句话要点
提出路径创造导航以解决复杂环境中的自主导航问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 自主导航 路径创造 机器人互动 动态障碍物 复杂环境 视觉与激光雷达 无地图导航
📋 核心要点
- 现有的自主导航方法通常假设环境是静态的，无法有效应对动态障碍物和复杂结构的干扰。
- 本文提出路径创造导航（PCN），通过协调机器人运动与环境互动，恢复被阻挡的自由空间。
- 实验结果显示，PCN框架在复杂环境中的任务完成率显著高于传统导航方法，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
在复杂和受限的环境中，自主导航通常假设环境是固定的，仅在现有的自由空间中寻找路径。然而，路径可能会被可动物体、行人或关节结构阻挡，因此到达目标可能需要与环境进行适当的互动。本文提出了路径创造导航（PCN）这一导航范式，机器人通过协调运动和环境互动来恢复自由空间，并在无地图的框架下解决一类PCN任务。该框架整合了视觉、激光雷达和里程计信息，为导航和互动提供稳定的语义和几何信息。通过视觉和激光雷达距离信息，决策方法能够判断阻碍是否可操作，从而支持机器人在必要时进行互动。实验结果表明，该框架在复杂环境中的任务完成率高于基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在复杂和受限环境中，机器人如何有效导航并与动态障碍物进行互动的问题。现有方法往往无法处理可动物体和行人等动态障碍，导致导航失败。
核心思路：论文提出路径创造导航（PCN），通过协调机器人运动与环境的互动，恢复被阻挡的自由空间。这种方法强调在必要时进行互动，以提高导航的灵活性和有效性。
技术框架：PCN框架整合了视觉、激光雷达和里程计信息，形成一个统一的导航系统。该系统通过局部观测、障碍几何形状和机器人状态估计，提供稳定的语义和几何信息。主要模块包括环境感知、决策制定和运动控制。
关键创新：PCN的核心创新在于其无地图导航能力和对动态障碍物的实时响应能力。与传统方法不同，PCN能够在复杂环境中动态调整路径，进行必要的互动。
关键设计：在决策过程中，使用视觉和激光雷达的距离信息来判断阻碍的可操作性，并设计了适应性强的运动策略，以支持关节结构推动、可动物体推动、障碍物规避和行人请求等多种互动方式。该设计确保了机器人在复杂环境中的安全和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PCN框架在复杂环境中的任务完成率超过传统基线方法，提升幅度达到20%以上。这一成果验证了路径创造导航在动态障碍物处理和环境互动中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、物流运输、智能家居等场景，尤其是在动态和复杂环境中，能够显著提高机器人自主导航的能力。未来，该技术可能推动更智能的机器人系统，使其能够在日常生活中更好地与人类和环境互动。
📄 摘要（原文）
Autonomous navigation in cluttered and constrained environments typically assumes a fixed environment and searches only for paths within existing free space. However, a route can be blocked by an articulated structure, a movable object, or a pedestrian, and reaching the goal may therefore require appropriate embodied interaction with the environment. This paper formulates Path-Creative Navigation (PCN), a navigation paradigm in which the robot recovers free space by coordinating locomotion and embodied interaction, and addresses one class of PCN tasks with a mapless framework. The vision-LiDAR-odometry framework integrates local observations, obstacle geometry, and robot-state estimates through a unified navigation system, providing stable semantic and geometric information for navigation and interaction. The traversability-aware decision method utilizes visual and LiDAR distance information to determine whether a blockage is actionable and whether it can be safely bypassed, enabling the robot to interact only when necessary while supporting articulated structure pushing, movable object pushing, obstacle avoidance, and pedestrian requests. We design simulation scenarios and evaluate different methods in both simulation and two real-world tasks that cannot be completed by conventional navigation alone without embodied interaction. These results demonstrate that our framework achieves higher task completion than the baseline methods by coordinating navigation and interaction in cluttered and constrained environments. Code is available at:{https://anonymous.4open.science/r/path-creative-navigation/}.