Safe Navigation using Neural Radiance Fields via Reachable Sets
作者: Omanshu Thapliyal, Malarvizhi Sankaranarayanasamy, Ravigopal Vennelakanti
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2026-04-29
备注: 5 pages, 8 figures, 2026 4th International Conference on Mechatronics, Control and Robotics (ICMCR)
💡 一句话要点
提出基于NeRF和可达集的安全导航方法，解决复杂环境下的机器人自主导航问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 安全导航 神经辐射场 可达集 约束最优控制 路径规划
📋 核心要点
- 自主机器人在复杂环境中安全导航面临挑战，现有方法难以有效处理不同几何形状的障碍物和自车。
- 利用神经辐射场（NeRFs）构建环境的体积表示，并结合可达集来描述机器人的安全状态空间，实现安全导航。
- 通过仿真实验验证了该方法在复杂场景下的路径规划能力，证明了其在安全导航方面的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种在复杂环境中实现安全导航的方法，该方法针对自主系统在充满障碍物的场景中安全导航的需求。利用可达集表示机器人状态空间中的实时能力，从而捕获安全导航需求。同时，使用神经辐射场（NeRFs）来计算、存储和操作障碍物或自车周围环境的体积表示。采用约束最优控制来表示由此产生的路径规划问题，其中包含线性矩阵不等式约束。通过在两种不同场景下存在大量障碍物的路径规划仿真结果，验证了该方法在相应约束最优控制问题中使用可达集实现安全导航的能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决自主机器人在复杂、充满障碍物的环境中安全导航的问题。现有方法在处理具有不同几何形状的障碍物和自车时，难以保证导航的安全性，尤其是在动态环境中，需要实时地感知环境并进行路径规划。
核心思路：论文的核心思路是将神经辐射场（NeRFs）用于环境的体积表示，NeRFs能够有效地存储和操作复杂环境的几何信息。同时，利用可达集来表示机器人在状态空间中的安全区域，确保规划的路径始终在安全范围内。通过结合NeRFs和可达集，实现对复杂环境的精确感知和安全路径规划。
技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个模块：1) 使用NeRFs构建环境的体积表示，包括障碍物和自车；2) 基于机器人的运动学和动力学模型，计算可达集，表示机器人在当前状态下可以安全到达的状态空间；3) 将路径规划问题转化为一个约束最优控制问题，其中目标是最小化路径长度或时间，约束条件包括避障约束和状态约束，这些约束通过线性矩阵不等式（LMI）表示；4) 使用优化算法求解该约束最优控制问题，得到安全可行的路径。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将NeRFs和可达集结合起来，用于安全导航。NeRFs能够提供高精度的环境表示，而可达集能够保证路径的安全性。与传统的基于几何模型的路径规划方法相比，该方法能够更好地处理复杂环境，并且能够实时地更新环境信息。
关键设计：在NeRFs的训练过程中，需要收集大量的环境图像，并使用这些图像来优化NeRFs的参数。可达集的计算依赖于机器人的运动学和动力学模型，需要精确地建模机器人的运动特性。在约束最优控制问题中，需要选择合适的优化算法，例如序列二次规划（SQP）或内点法，以保证求解的效率和精度。线性矩阵不等式（LMI）约束的设计需要仔细考虑，以保证约束的有效性和可行性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真实验验证了该方法在两种不同场景下的有效性。实验结果表明，该方法能够在存在大量障碍物的复杂环境中规划出安全可行的路径。通过使用可达集，能够有效地避免碰撞，保证导航的安全性。具体的性能数据和对比基线在论文中给出，证明了该方法的优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种自主导航场景，例如自动驾驶、无人机配送、机器人仓库管理等。通过精确的环境感知和安全路径规划，可以提高自主系统的安全性和可靠性，降低事故风险，提升运行效率。未来，该方法有望应用于更复杂的动态环境，实现更高级别的自主导航。
📄 摘要（原文）
Safe navigation in cluttered environments is an important challenge for autonomous systems. Robots navigating through obstacle ridden scenarios need to be able to navigate safely in the presence of obstacles, goals, and ego objects of varying geometries. In this work, reachable set representations of the robot's real-time capabilities in the state space can be utilized to capture safe navigation requirements. While neural radiance fields (NeRFs) are utilized to compute, store, and manipulate the volumetric representations of the obstacles, or ego vehicle, as needed. Constrained optimal control is employed to represent the resulting path planning problem, involving linear matrix inequality constraints. We present simulation results for path planning in the presence of numerous obstacles in two different scenarios. Safe navigation is demonstrated through using reachable sets in the corresponding constrained optimal control problems.