【机器人】ForesightNav | 高效探索 动态场景 CVPR2025

ForesightNav是一种基于场景想象的探索策略，用于机器人在未知环境中高效导航。

从 “反应式探索” 到 “预见式规划”，基于局部几何语义地图，推理出全局场景，填补“未探索区域”。

论文地址：ForesightNav: Learning Scene Imagination for Efficient Exploration

代码地址：https://github.com/uzh-rpg/foresight-nav

一、框架思路流程

 ForesightNav的框架思路流程，如下图所示：

• 1.1、输入机器人的Pose位姿信息、彩色图、深度图
• 1.2、输入查询目标物体的描述
• 2、生成和更新具有几何结构和语义信息的地图；通过CLIP生成图像的语义特征；深度和位姿生成3D点云几何结构，通过网络进一步预测占据状态
• 3、生成的几何语义地图 GeoSem Map，维度是MxMx(D+1)，分别表示特征地图的长宽，D是CLIP生成的语义特征；+1是表示占据地图的状态，即点云几何特征
• 4、场景想象模块，基于前面的局部几何语义地图，推断全局场景，填补“未探索区域”的空白；学习 “局部观察→全局场景” 的映射规律
• 5、生成更“完整”的几何语义地图，这里的地图是已经推理出一些未知区域，维度也是MxMx(D+1)
• 6、计算几何语义地图中每个网络的CLIP特征，与查找物体CLIP特征的余弦相似度；几何语义地图 MxMx(D+1) 与 物体特征1x1xD 逐个网格计算那个更匹配
• 7、生成语义匹配热图，热图值越高，说明该区域越可能包含目标物体
• 8、导航目标生成，进行路径规划
• 9、输出控制指令

“观察 - 记忆 - 想象 - 规划” 闭环：模仿人类 “看环境→记信息→脑补全貌→决定怎么走” 的导航逻辑。

几何与语义双驱动：用占据地图保证 “走得通”，用 CLIP 语义保证 “找得对”。

二、目标导航技术对比

2.1、具身目标导航技术流派对比

当前主流的具身目标导航技术流派对比，如下表所示：

从 “反应式探索” 到 “预见式规划”：现有方法多基于当前观察选择前沿，ForesightNav 通过想象未观察区域，实现基于全局场景的长期目标规划。

中间表示的跨模态融合：GeoSem Map 整合占据地图与 CLIP 语义嵌入，为导航决策提供几何与语义双重支持，优于单一模态表示（如纯视觉或纯语言模型）。

2.2、ForesightNav的核心创新

ForesightNav 的核心创新在于 将人类 “场景想象” 能力工程化，突破传统导航 “反应式决策” 的局限：

• 从 “看一步走一步” 升级为 “想全局再行动”，大幅减少无效探索；
• 通过 GeoSem Map 实现几何 - 语义深度融合，让导航既有 “空间结构感” 又有 “语义理解度”；
• 模拟真实探索的数据生成与多任务监督，让 “脑补能力” 更贴近实际应用，为未知环境导航提供全新解决方案。

2.3、导航路径对比分析

下面这组图对比了 普通智能体（Vanilla Agent） 和 带想象能力的智能体（Imagine Agent） 的导航路径，展示了 “场景想象如何让路径规划更高效” 

Vanilla Agent（普通智能体）：“走一步看一步，路径绕弯”

• 路径特点：红色路线明显更 “绕”，比如在障碍物附近反复调整方向。
• 行为逻辑：只依赖当前观察的局部信息做决策，缺乏对全局场景的预判 —— 遇到障碍物才调整，容易走弯路。

Imagine Agent（带想象的智能体）：“预判场景结构，路径更优”

• 路径特点：红色路线更 “直”，提前避开障碍物，直接朝向目标点规划。
• 行为逻辑：通过 想象模块 预测场景的全局结构（比如障碍物分布、未探索区域的布局），提前规划更高效的路径 —— 不是 “走一步看一步”，而是 “先想全局，再选路线”。

三、关键点分析

3.1、场景表示：GeoSem Map 几何 - 语义联合建模

突破传统地图局限

传统导航地图仅关注几何（如占据地图）或单一模态语义（如纯视觉特征）

ForesightNav 提出几何语义地图 GeoSem Map，实现 几何占据（Occupancy）+ 语义 CLIP 嵌入 的联合表示：

• 几何层：通过深度点云投影，区分 “自由 / 未知 / 占据” 区域，解决 “能不能走” 的问题；
• 语义层：用 LSeg 编码器提取 RGB 图像的 CLIP 嵌入，投影到鸟瞰图网格，解决 “有什么物体” 的问题。
• 这种 “双模态融合” 让地图既有 “空间结构” 又有 “语义理解”，为后续想象与导航提供统一基础。

跨模态对齐技术

• 通过2D - 3D配对，将RGB图像的像素级CLIP嵌入（2D）与深度点云（3D）精准对齐，确保语义特征 “贴” 在正确的空间位置上。

3.2、核心模块：神经想象能力赋予 “脑补” 功能

想象模块（Imagination Module）

传统导航依赖 “当前观察” 做决策，ForesightNav 引入 神经想象模块，让机器人能 “脑补” 未探索区域：

• 输入：部分观察的 GeoSem Map（含未知区域）；
• 输出：预测的完整 GeoSem Map，包括未观测区域的 占据概率、语义特征、室内掩码。
• 这一模块模拟人类 “由已知推未知” 的空间推理能力，例如看到客厅布局，可推测卧室可能的结构与物体分布。

双架构支持与训练优化

支持 U - Net（CNN） 和 ViT（Transformer） 两种网络架构：

• U - Net 擅长捕捉局部几何特征（如墙的轮廓），适合占据掩码预测；
• ViT 利用自注意力捕捉全局语义关联（如 “客厅有沙发→卧室可能有床”），适合语义特征预测。
• 训练时通过 模拟真实探索数据（让智能体在 2D 网格世界导航，生成部分观察掩码），解决传统随机掩码与实际观察的偏差问题，大幅提升想象精度。

3.3、导航策略：从 “反应式探索” 到 “预见式规划”

长期目标提取机制

传统导航依赖 “语义前沿” 或 “随机探索”，ForesightNav 基于想象模块的预测结果，实现 语义 - 几何联合目标规划：

• 用 CLIP 编码目标查询（如 “Bed”），与预测 GeoSem Map 的语义嵌入计算余弦相似度，生成热图；
• 通过 DBSCAN 聚类 + GMM 拟合，筛选出最可能的目标区域，优先探索 “语义匹配且几何可通行” 的位置。

闭环动态更新

• 每次移动后，根据新观察 动态更新 GeoSem Map，并重新触发 “想象 - 目标提取” 流程，确保目标规划随探索进程优化。
• 例如，探索新区域后，想象模块会更新对全局场景的预测，导航目标也会更精准。

原始相似度热力图（Raw Similarity Scores）：“初步筛选目标区域”

对应 ForesightNav 中 语义匹配（Cosine Similarity） 环节 —— 用 CLIP 实现 “文本目标（Bed）→ 场景语义（各区域特征）” 的匹配，找出潜在目标位置。

• 核心逻辑：把 “Bed（床）” 的语义特征，和场景中每个位置的 CLIP 语义特征做余弦相似度计算，得分越高，说明该区域越可能是床。
• 可视化解读：
  • 颜色越红（接近 1.0），相似度越高 → 越可能是床的位置；
  • 颜色越蓝（接近 0.0），相似度越低 → 不太可能是床。
  • 比如图中红色区域，就是模型初步判断 “最像床” 的地方。

高斯混合模型热力图（Similarity Heatmap + GMM）：“精准定位目标中心

对应 ForesightNav 中 目标优化（GMM 聚类、后处理） 环节 —— 过滤原始热力图的噪声，精准定位目标中心，为路径规划提供明确坐标。

• 核心逻辑：对原始相似度热力图做后处理，用 高斯混合模型（GMM） 拟合相似区域，突出最可能的目标中心（椭圆区域），并计算对数似然热力图（颜色越红，概率越高）。
• 可视化解读：
  • 彩色椭圆：GMM 拟合出的目标分布范围，椭圆中心是最可能的目标位置；
  • 热力图：红色越集中，说明模型对该区域是目标的 “信心越强”。
  • 比如图中床的位置，椭圆和热力图精准圈出了床的中心区域。

3.4、损失函数

采用三损失联合监督：CLIP 相似性损失、占据预测损失、室内分割掩码损失

1）CLIP 相似性损失：仅计算室内区域的余弦相似度损失，避免室外区域干扰

2）占据预测损失：加权 BCE 损失，平衡占据与非占据样本比例

3）室内分割掩码损失：标准 BCE 损失，确保目标选择在有效场景内

总体损失函数：（损失系数：λ_CLIP=10，λ_occ=1，λ_interior=1，平衡多任务训练）

四、实验验证与效果

4.1、Structured3D 数据集

• 规模与划分：包含 3500 个室内场景，按官方推荐划分为 3000 个训练场景、500 个验证场景，每个场景含全景 RGB、深度图像、语义标注及地面真实拓扑结构。
• 特点：
  • 提供精确的地面真实占据地图（墙壁、障碍物分布），便于训练想象模块的几何预测能力；
  • 语义标注覆盖 Matterport 类别（如床、沙发、厕所），支持 ObjectNav 任务的语义评估。
• 数据预处理：
  • 将全景 RGBD 图像转换为透视视角子图（12 个方向，FOV 90°），避免全景投影几何畸变对 LSeg 编码器的干扰；
  • 通过 2D-3D 配对技术，将像素级 CLIP 嵌入与 3D 点云对齐，生成 GeoSem Map 的训练监督数据。

4.2、硬件与软件环境

• 硬件：NVIDIA GPU（如 A100）用于训练和推理，支持大规模张量计算；
• 框架：PyTorch 实现网络架构，CLIP、LSeg 等预训练模型基于 Hugging Face 生态；
• 计算优化：使用混合精度训练减少显存消耗，DBSCAN/GMM 后处理通过 NumPy/SciPy 加速。

4.3、模型参数设置

几何语义地图 GeoSem Map：

• 空间分辨率：224×224（H×W），适配无人机视角（高度范围 30%-70% 场景高度）；
• CLIP 嵌入维度：D=512（使用 ViT-B/32 模型），GeoSem Map 维度为 224×224×513。

想象模块（Imagination Module）：

• U-Net 架构：卷积层深度 [64,128,256,512,1024]，输出通道 D+2（语义 + 占据 + 室内掩码）；
• ViT 架构：基于 MAE-ViT-Base，patch 大小 16×16，处理全局语义关联；
• 损失系数：λ_CLIP=10，λ_occ=1，λ_interior=1，平衡多任务训练。

4.4、评估指标

PointNav 任务：

• Completion Rate（完成率）：成功到达目标点的比例；
• Mean Timesteps（平均时间步）：到达目标的平均步数，衡量效率。

ObjectNav 任务：

• SPL（Success weighted by Path Length）：结合成功率与路径效率的综合指标；
• Distance to Goal（到目标距离）：终止时与目标的平均距离；
• Success Rate（成功率）：成功到达目标 1 米内的比例。

在 Structure3D 验证数据集上，ObjectNav任务中不同探索策略的平均指标：

闭环仿真评估结果，如下表所示：

 分享完成~

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