机器人导航新突破：上海AI实验室团队让机器人彻底告别GPS也能精准找路

当你在一个完全陌生的大商场里寻找洗手间时，你会怎么做？大多数人会先观察周围环境，记住路过的店铺标志，然后边走边调整路线，避开障碍物，最终找到目标。现在，上海AI实验室的研究团队成功让机器人也学会了这种"人类式"的导航方式。

这项由上海AI实验室的彭嘉琪、蔡文哲、杨宇强、王泰、沈元（清华大学）和庞建苗共同完成的研究发表于2025年12月的arXiv预印本（论文编号：2512.19629v1），标题为"LoGoPlanner: Localization Grounded Navigation Policy with Metric-aware Visual Geometry"。有兴趣深入了解的读者可以通过这个编号查询完整论文。

传统的机器人导航系统就像一个过分依赖GPS的司机，必须时刻知道自己的精确位置才能行驶。这种系统需要多个独立模块协同工作：感知模块负责"看"周围环境，定位模块负责确定"我在哪里"，地图构建模块负责"画地图"，规划模块负责"选路线"。每个模块的错误都会传递给下一个模块，就像传话游戏一样，最终可能导致机器人迷路或撞到障碍物。

更糟糕的是，这些系统通常需要精确的传感器校准，就像你的手机GPS需要准确知道摄像头相对于手机本体的确切位置一样。一旦机器人换了个"身体"（比如从轮式机器人换成四足机器人），或者摄像头位置稍有变化，整个系统就可能失效。

近年来，一些研究团队开始尝试"端到端"的方法，就像教机器人直接从看到的画面学会如何移动，跳过了复杂的中间步骤。这就好比教孩子骑自行车时，不需要先教他们物理学原理，而是直接让他们通过练习学会保持平衡。然而，这些方法仍然有个致命弱点：它们大多只能"活在当下"，要么只看当前一帧画面，要么只能记住很短的历史信息，缺乏对长期空间关系的理解。

上海AI实验室团队开发的LoGoPlanner系统彻底改变了这种状况。这个系统的核心思想可以用这样的比喻来理解：想象一个有着超强记忆力和空间感的导游，他不仅能记住走过的每一条路、每一个转角，还能准确判断距离和空间关系，更重要的是，他能同时处理"看到什么"、"我在哪里"和"怎么走"这三个问题。

一、视觉几何记忆：机器人的"空间感"

LoGoPlanner的第一个突破是给机器人装上了真正的"空间感"。传统方法就像让一个失忆症患者导航，每次只能看到眼前的景象，无法建立连贯的空间记忆。而LoGoPlanner使用了一种叫做"视频几何模型"的技术，这就像给机器人配备了一个能够记录和分析空间关系的"超级大脑"。

这个系统的工作原理很像人类的视觉记忆系统。当你走过一条街道时，你的大脑会自动记录每栋建筑的相对位置、距离关系，以及你自己在这个空间中的移动轨迹。LoGoPlanner也是如此，它会处理一连串的图像序列，从中提取出三维空间信息，包括物体的深度、相互位置关系，以及摄像头（也就是机器人的"眼睛"）在空间中的移动轨迹。

研究团队使用了一种名为VGGT的预训练模型作为基础，这个模型本身就像一个经验丰富的建筑师，能够从图像中重建出三维场景。但是，这个模型有个问题：它重建的场景虽然形状正确，但尺寸比例是模糊的，就像一张没有比例尺的地图。

为了解决这个问题，研究团队巧妙地引入了深度信息作为"比例尺"。他们在训练过程中加入了深度传感器的数据，这就像在地图上添加了准确的距离标注。通过这种方式，系统不仅能看懂空间布局，还能准确判断"这堵墙离我2米远"或"那个障碍物高1.5米"这样的具体信息。

这种处理方式带来了巨大的优势。机器人现在能够建立起一个包含准确距离和尺寸信息的三维"心理地图"，就像一个经验丰富的向导，不仅记得路怎么走，还记得每段路的具体距离和沿途的地标特征。

二、隐式状态估计：不需要GPS的自我定位

传统的机器人导航系统就像一个必须时刻查看GPS的司机，需要外部定位系统告诉它"你现在在哪里"。LoGoPlanner的第二个突破是让机器人学会了"内在导航"，就像人类即使在没有GPS的地下商场也能知道自己的大概位置。

这种能力是通过"隐式状态估计"实现的。简单来说，就是让机器人从它看到的连续画面中推断出自己的位置和移动轨迹。这个过程很像你在黑暗中摸索前进：通过触摸墙壁、感受转弯的角度、记住走过的步数，你的大脑会自动构建出一个关于空间位置的内在地图。

LoGoPlanner使用了一种特别聪明的方法来实现这一点。它不是直接计算"我现在的坐标是（X, Y, Z）"，而是通过分析视觉序列来学习空间关系。系统会观察场景中的物体是如何在连续帧中移动和变化的，从而推断出摄像头（也就是机器人）的运动轨迹。

这种方法的巧妙之处在于它解决了一个困扰传统系统的关键问题：摄像头和机器人底盘之间的坐标转换。传统系统需要精确知道摄像头相对于机器人底盘的确切位置和角度，一旦这些参数有偏差，整个系统就会出现定位错误。LoGoPlanner通过分别估计摄像头位置和机器人底盘位置，然后让它们在特征层面进行"隐式交流"，避免了显式的坐标转换错误。

研究团队在训练数据中故意包含了各种不同高度和角度的摄像头配置，就像让学生练习从不同角度观察同一个物体。这样训练出来的系统具有了强大的适应性，无论摄像头是安装在1米高的轮式机器人上，还是安装在0.5米高的四足机器人上，系统都能正确工作。

三、几何感知规划：避障如行云流水

LoGoPlanner的第三个创新点是将空间几何理解直接融入到路径规划中，就像一个优秀的司机不仅知道路线，还能实时感知周围车辆的位置和速度，从而做出流畅的避障动作。

传统的规划系统通常是这样工作的：先由感知模块识别障碍物，再由定位模块确定自己的位置，然后由规划模块计算一条避开障碍物的路径。这就像接力赛一样，每个模块处理完自己的部分就把结果传给下一个模块。问题是，每次传递都可能引入误差，而且各模块之间缺乏真正的协调。

LoGoPlanner采用了一种全新的"查询驱动"设计，这种方法很像一个经验丰富的领航员的思考过程。系统设置了两类特殊的"查询"：状态查询和几何查询。状态查询负责从位置估计信息中提取"我在哪里、朝哪个方向"这类信息，几何查询则负责从三维重建信息中提取"周围有什么障碍物、它们在哪里"这类信息。

这种设计的精妙之处在于，系统不再需要明确地传递具体的坐标数值或点云数据。相反，所有信息都在一个统一的特征空间中进行"对话"。这就像一个优秀的团队，成员之间通过默契的配合而不是繁琐的书面报告来协调工作。

更重要的是，LoGoPlanner使用了扩散模型来生成轨迹。这种方法可以比作一个艺术家创作雕塑的过程：先从一块粗糙的石料开始，然后逐步雕琢，去除多余的部分，最终得到精美的作品。在轨迹规划中，系统从随机的"噪声轨迹"开始，通过多次迭代优化，逐步去除不可行的部分（比如会撞到障碍物的路段），最终得到一条既能到达目标又安全避障的最优路径。

这种迭代优化过程特别适合处理复杂的避障场景。比如在狭窄的走廊中穿行，或者在摆放了很多家具的房间中导航，系统能够生成非常平滑和自然的轨迹，就像一个经验丰富的司机在拥挤的停车场中穿行一样优雅。

四、实验验证：从仿真到现实的全面测试

研究团队对LoGoPlanner进行了非常全面的测试，就像新药上市前需要经过实验室测试、动物试验和人体试验的完整流程一样。

在仿真环境中，研究团队选择了40个不同类型的场景进行测试，包括20个家庭场景和20个商业场景。家庭场景的特点是空间狭窄、家具摆放复杂，就像在布满桌椅、沙发的客厅中穿行。商业场景则包括医院、超市、餐厅、学校、图书馆和办公室等，这些场景通常空间更大但结构更复杂，就像在大型商场的不同楼层间导航。

测试结果令人印象深刻。在家庭场景中，LoGoPlanner的成功率达到了57.3%，比之前最好的方法提高了27.3个百分点。在商业场景中，成功率达到了67.1%。更重要的是，这些结果是在系统完全不依赖外部定位信息的情况下取得的，而其他对比方法都需要额外的视觉里程计系统提供位置信息。

真实世界的测试更加严苛但也更有说服力。研究团队在三种不同的机器人平台上部署了LoGoPlanner：在办公环境中使用TurtleBot轮式机器人，在家庭环境中使用Unitree Go2四足机器人，在工业环境中使用Unitree G1人形机器人。每种环境和机器人组合都代表了不同的挑战：办公环境相对规整但可能有复杂的走廊布局，家庭环境充满了各种不规则障碍物，工业环境则可能有大型设备和安全标识等特殊障碍。

特别值得注意的是，LoGoPlanner在四足机器人上的表现尤其出色。四足机器人在行走时会产生明显的震动，这种震动会影响摄像头的稳定性，给传统的视觉定位系统带来很大困扰。但LoGoPlanner的隐式状态估计方法很好地处理了这种挑战，就像一个经验丰富的摄像师即使在颠簸的车上也能拍出稳定的画面。

五、技术深度解析：三大核心模块协同工作

LoGoPlanner的技术架构就像一个精心设计的交响乐团，三个主要部分各司其职又完美协调。

首先是视觉几何学习模块，这部分可以比作乐团的弦乐组，负责提供丰富的和声基础。系统使用视觉变换器（ViT）对输入的RGB图像进行编码，同时用另一个较小的变换器处理深度信息。这种双流处理就像左右手同时弹奏钢琴，RGB信息提供丰富的语义内容，深度信息提供精确的几何约束。

两股信息流在特征层面融合后，通过一个带有旋转位置编码的变换器解码器进行处理。旋转位置编码是一种特殊的技术，它能帮助系统更好地理解空间中不同位置的关系，就像给每个音符标注了它在乐曲中的确切位置。

系统设计了三个辅助任务来指导学习过程。局部点预测任务让系统学会从图像推断出精确的三维点坐标，就像训练一个艺术家准确描绘物体的立体感。相机位姿预测任务让系统学会追踪自己的移动轨迹，就像训练一个舞蹈家时刻知道自己在舞台上的位置。世界点预测任务则将前两者结合，让系统能够构建出以机器人为中心的三维环境地图。

其次是定位基础导航策略模块，这部分就像乐团的管乐组，负责提供清晰的主旋律。传统方法需要精确的外参标定来连接摄像头坐标系和机器人底盘坐标系，就像两个乐器需要调到完全相同的音高才能合奏。LoGoPlanner巧妙地绕过了这个问题，通过分别预测相机位姿和底盘位姿，然后在特征空间进行隐式融合。

这种方法的优势在于它能适应不同的机器人配置。无论摄像头安装在什么高度、什么角度，系统都能通过学习到的特征表示来正确处理坐标转换，就像一个优秀的指挥家能够协调不同音色的乐器演奏出和谐的音乐。

最后是基于查询的策略架构，这部分就像乐团的打击乐组，负责把握整体节奏和动态变化。系统设计了状态查询和几何查询两类特殊的"注意力机制"，让不同模块的信息能够有选择地融合。状态查询从位姿预测特征中提取运动状态信息，几何查询从点云预测特征中提取空间结构信息。

这些查询机制的工作原理很像一个经验丰富的侦探询问证人：不是简单地收集所有信息，而是有针对性地询问关键问题。通过交叉注意力机制，查询能够从相关特征中"提问"并"获得答案"，最终形成一个包含所有必要信息的统一规划上下文。

扩散策略头则像乐团的独奏家，在统一的上下文指导下演奏出最终的"乐章"——机器人的移动轨迹。这种迭代优化过程能够生成非常平滑和自然的轨迹，同时确保避开所有障碍物。

六、突破性意义：机器人导航的新纪元

LoGoPlanner的成功不仅仅是技术上的进步，更代表了机器人导航领域的一个重要转折点。这项研究的意义可以从多个角度来理解。

从技术角度看，LoGoPlanner首次真正实现了完全端到端的视觉导航。以往的端到端方法虽然号称不需要模块化设计，但实际上仍然依赖外部的定位系统，就像宣称"完全自给自足"的农场实际上还是要从外面买种子和化肥。LoGoPlanner则真正做到了仅凭视觉信息就能完成从感知到规划的全流程，这是一个质的飞跃。

从应用角度看，这项技术大大降低了机器人部署的复杂性。传统系统需要精确的传感器标定、环境地图构建和复杂的参数调整，就像安装一套高端音响系统需要专业的声学工程师来调音。而LoGoPlanner就像一个"即插即用"的解决方案，机器人换到新环境或换个"身体"时，系统都能快速适应。

从实用性角度看，LoGoPlanner展现出的跨平台泛化能力特别有价值。同一个训练好的模型能够在轮式机器人、四足机器人和人形机器人上都正常工作，这就像一个优秀的司机无论开轿车、SUV还是卡车都能应付自如。这种灵活性对于机器人的商业化应用具有重要意义。

更深层次的意义在于，这项研究展示了如何通过巧妙的系统设计来解决复杂的工程问题。传统的模块化方法虽然逻辑清晰，但在实际应用中往往受限于模块间的误差累积。LoGoPlanner通过隐式特征交互和端到端优化，展示了一种新的系统整合思路，这种思路可能会影响未来机器人系统的整体架构设计。

当然，这项技术也还有改进空间。研究团队坦率地指出，由于训练数据中可用的导航场景相对有限（约2000个场景），系统在真实世界环境中的重建性能还不够完美。团队正在努力收集更多真实世界的度量尺度数据来改进这一点，这就像一个学生需要更多的练习题来提高解题能力。

七、未来展望：从实验室走向日常生活

LoGoPlanner的成功为机器人导航技术的未来发展指明了方向，这些发展趋势将深刻影响我们的日常生活。

在家庭服务领域，具备LoGoPlanner这样导航能力的机器人将能够更好地适应复杂多变的家庭环境。想象一下，一个家庭清洁机器人不仅能够清扫地面，还能够灵活避开临时摆放的物品、绕过正在玩耍的宠物，甚至在家具重新摆放后快速适应新的布局。这种适应性将使机器人助手真正成为家庭生活的有机组成部分。

在商业应用方面，这项技术将推动服务机器人的普及。商场导购机器人能够在复杂的零售环境中为顾客提供导航服务，餐厅服务机器人能够在繁忙的用餐时间灵活穿梭于桌椅之间，医院配送机器人能够在不同楼层间准确运送医疗用品。关键是，这些机器人都不需要复杂的环境改造或精确的定位基础设施。

在工业自动化领域，LoGoPlanner展现的跨平台适应能力特别有价值。同一套导航系统能够部署在不同类型的工业机器人上，从简单的AGV（自动导引车）到复杂的人形工业机器人，这将大大降低工业自动化的部署成本和复杂性。

更广泛地说，这项研究代表了机器人智能化发展的一个重要方向：从依赖精确工程化环境转向适应自然环境。传统的工业机器人需要在严格控制的环境中工作，就像在实验室里进行精密实验。而新一代机器人则需要在人类的日常环境中工作，这需要更强的适应性和鲁棒性。

技术演进的趋势也很明显：从模块化设计转向端到端学习，从显式控制转向隐式优化，从单一任务转向多任务协同。这些趋势不仅会影响机器人导航，也会影响机器人的其他能力，如操作、交互和学习。

当然，要让这些愿景变为现实，还需要解决一些挑战。数据收集和处理仍然是一个关键瓶颈，需要更高效的方法来获取大规模、高质量的真实世界导航数据。安全性和可靠性也需要进一步提升，特别是在人机共存的环境中。此外，计算效率的优化也很重要，以确保这些先进算法能够在资源有限的移动机器人上实时运行。

说到底，LoGoPlanner不仅仅是一个技术突破，更是向我们展示了机器人与人类共同生活的美好前景。当机器人能够像人类一样自然地在复杂环境中导航时，它们就不再是冷冰冰的工具，而是能够真正理解和适应人类世界的智能伙伴。这种转变将深刻改变我们与机器人的关系，也将为创造一个更便利、更高效的智能社会奠定基础。研究团队的这项工作为我们描绘了这样一个未来：机器人不再需要特殊的导航设备或预设的地图就能自由移动，它们将真正成为我们生活和工作中不可或缺的助手。

Q&A

Q1：LoGoPlanner相比传统机器人导航系统有什么优势？

A：LoGoPlanner的最大优势是完全不需要外部定位系统，能够仅凭视觉信息实现导航。传统系统像过分依赖GPS的司机，需要多个模块协同工作且容易产生累积误差，而LoGoPlanner就像有着超强空间感的向导，能同时处理看到什么、我在哪里和怎么走三个问题。

Q2：LoGoPlanner如何解决不同机器人平台的适配问题？

A：LoGoPlanner通过分别估计摄像头位置和机器人底盘位置，然后在特征层面进行隐式融合，避免了传统方法需要精确外参标定的问题。研究团队用不同高度和角度的摄像头数据进行训练，使系统能够适应从轮式机器人到四足机器人的各种平台配置。

Q3：LoGoPlanner在真实环境中的表现如何？

A：在真实世界测试中，LoGoPlanner在办公环境中的TurtleBot上达到85%成功率，在家庭环境中的四足机器人上达到70%成功率，在工业环境中的人形机器人上达到50%成功率。特别是在四足机器人上的表现突出，即使面对行走震动造成的摄像头不稳定，系统依然能够准确导航。