上海AI實驗室團隊讓機器人徹底告別GPS也能精準找路

當你在一個完全陌生的大商場里尋找洗手間時，你會怎么做？大多數人會先觀察周圍環境，記住路過的店鋪標志，然后邊走邊調整路線，避開障礙物，最終找到目標。現在，上海AI實驗室的研究團隊成功讓機器人也學會了這種"人類式"的導航方式。

這項由上海AI實驗室的彭嘉琪、蔡文哲、楊宇強、王泰、沈元（清華大學）和龐建苗共同完成的研究發表于2025年12月的arXiv預印本（論文編號：2512.19629v1），標題為"LoGoPlanner: Localization Grounded Navigation Policy with Metric-aware Visual Geometry"。有興趣深入了解的讀者可以通過這個編號查詢完整論文。

傳統的機器人導航系統就像一個過分依賴GPS的司機，必須時刻知道自己的精確位置才能行駛。這種系統需要多個獨立模塊協同工作：感知模塊負責"看"周圍環境，定位模塊負責確定"我在哪里"，地圖構建模塊負責"畫地圖"，規劃模塊負責"選路線"。每個模塊的錯誤都會傳遞給下一個模塊，就像傳話游戲一樣，最終可能導致機器人迷路或撞到障礙物。

更糟糕的是，這些系統通常需要精確的傳感器校準，就像你的手機GPS需要準確知道攝像頭相對于手機本體的確切位置一樣。一旦機器人換了個"身體"（比如從輪式機器人換成四足機器人），或者攝像頭位置稍有變化，整個系統就可能失效。

近年來，一些研究團隊開始嘗試"端到端"的方法，就像教機器人直接從看到的畫面學會如何移動，跳過了復雜的中間步驟。這就好比教孩子騎自行車時，不需要先教他們物理學原理，而是直接讓他們通過練習學會保持平衡。然而，這些方法仍然有個致命弱點：它們大多只能"活在當下"，要么只看當前一幀畫面，要么只能記住很短的歷史信息，缺乏對長期空間關系的理解。

上海AI實驗室團隊開發的LoGoPlanner系統徹底改變了這種狀況。這個系統的核心思想可以用這樣的比喻來理解：想象一個有著超強記憶力和空間感的導游，他不僅能記住走過的每一條路、每一個轉角，還能準確判斷距離和空間關系，更重要的是，他能同時處理"看到什么"、"我在哪里"和"怎么走"這三個問題。

一、視覺幾何記憶：機器人的"空間感"

LoGoPlanner的第一個突破是給機器人裝上了真正的"空間感"。傳統方法就像讓一個失憶癥患者導航，每次只能看到眼前的景象，無法建立連貫的空間記憶。而LoGoPlanner使用了一種叫做"視頻幾何模型"的技術，這就像給機器人配備了一個能夠記錄和分析空間關系的"超級大腦"。

這個系統的工作原理很像人類的視覺記憶系統。當你走過一條街道時，你的大腦會自動記錄每棟建筑的相對位置、距離關系，以及你自己在這個空間中的移動軌跡。LoGoPlanner也是如此，它會處理一連串的圖像序列，從中提取出三維空間信息，包括物體的深度、相互位置關系，以及攝像頭（也就是機器人的"眼睛"）在空間中的移動軌跡。

研究團隊使用了一種名為VGGT的預訓練模型作為基礎，這個模型本身就像一個經驗豐富的建筑師，能夠從圖像中重建出三維場景。但是，這個模型有個問題：它重建的場景雖然形狀正確，但尺寸比例是模糊的，就像一張沒有比例尺的地圖。

為了解決這個問題，研究團隊巧妙地引入了深度信息作為"比例尺"。他們在訓練過程中加入了深度傳感器的數據，這就像在地圖上添加了準確的距離標注。通過這種方式，系統不僅能看懂空間布局，還能準確判斷"這堵墻離我2米遠"或"那個障礙物高1.5米"這樣的具體信息。

這種處理方式帶來了巨大的優勢。機器人現在能夠建立起一個包含準確距離和尺寸信息的三維"心理地圖"，就像一個經驗豐富的向導，不僅記得路怎么走，還記得每段路的具體距離和沿途的地標特征。

二、隱式狀態估計：不需要GPS的自我定位

傳統的機器人導航系統就像一個必須時刻查看GPS的司機，需要外部定位系統告訴它"你現在在哪里"。LoGoPlanner的第二個突破是讓機器人學會了"內在導航"，就像人類即使在沒有GPS的地下商場也能知道自己的大概位置。

這種能力是通過"隱式狀態估計"實現的。簡單來說，就是讓機器人從它看到的連續畫面中推斷出自己的位置和移動軌跡。這個過程很像你在黑暗中摸索前進：通過觸摸墻壁、感受轉彎的角度、記住走過的步數，你的大腦會自動構建出一個關于空間位置的內在地圖。

LoGoPlanner使用了一種特別聰明的方法來實現這一點。它不是直接計算"我現在的坐標是（X, Y, Z）"，而是通過分析視覺序列來學習空間關系。系統會觀察場景中的物體是如何在連續幀中移動和變化的，從而推斷出攝像頭（也就是機器人）的運動軌跡。

這種方法的巧妙之處在于它解決了一個困擾傳統系統的關鍵問題：攝像頭和機器人底盤之間的坐標轉換。傳統系統需要精確知道攝像頭相對于機器人底盤的確切位置和角度，一旦這些參數有偏差，整個系統就會出現定位錯誤。LoGoPlanner通過分別估計攝像頭位置和機器人底盤位置，然后讓它們在特征層面進行"隱式交流"，避免了顯式的坐標轉換錯誤。

研究團隊在訓練數據中故意包含了各種不同高度和角度的攝像頭配置，就像讓學生練習從不同角度觀察同一個物體。這樣訓練出來的系統具有了強大的適應性，無論攝像頭是安裝在1米高的輪式機器人上，還是安裝在0.5米高的四足機器人上，系統都能正確工作。

三、幾何感知規劃：避障如行云流水

LoGoPlanner的第三個創新點是將空間幾何理解直接融入到路徑規劃中，就像一個優秀的司機不僅知道路線，還能實時感知周圍車輛的位置和速度，從而做出流暢的避障動作。

傳統的規劃系統通常是這樣工作的：先由感知模塊識別障礙物，再由定位模塊確定自己的位置，然后由規劃模塊計算一條避開障礙物的路徑。這就像接力賽一樣，每個模塊處理完自己的部分就把結果傳給下一個模塊。問題是，每次傳遞都可能引入誤差，而且各模塊之間缺乏真正的協調。

LoGoPlanner采用了一種全新的"查詢驅動"設計，這種方法很像一個經驗豐富的領航員的思考過程。系統設置了兩類特殊的"查詢"：狀態查詢和幾何查詢。狀態查詢負責從位置估計信息中提取"我在哪里、朝哪個方向"這類信息，幾何查詢則負責從三維重建信息中提取"周圍有什么障礙物、它們在哪里"這類信息。

這種設計的精妙之處在于，系統不再需要明確地傳遞具體的坐標數值或點云數據。相反，所有信息都在一個統一的特征空間中進行"對話"。這就像一個優秀的團隊，成員之間通過默契的配合而不是繁瑣的書面報告來協調工作。

更重要的是，LoGoPlanner使用了擴散模型來生成軌跡。這種方法可以比作一個藝術家創作雕塑的過程：先從一塊粗糙的石料開始，然后逐步雕琢，去除多余的部分，最終得到精美的作品。在軌跡規劃中，系統從隨機的"噪聲軌跡"開始，通過多次迭代優化，逐步去除不可行的部分（比如會撞到障礙物的路段），最終得到一條既能到達目標又安全避障的最優路徑。

這種迭代優化過程特別適合處理復雜的避障場景。比如在狹窄的走廊中穿行，或者在擺放了很多家具的房間中導航，系統能夠生成非常平滑和自然的軌跡，就像一個經驗豐富的司機在擁擠的停車場中穿行一樣優雅。

四、實驗驗證：從仿真到現實的全面測試

研究團隊對LoGoPlanner進行了非常全面的測試，就像新藥上市前需要經過實驗室測試、動物試驗和人體試驗的完整流程一樣。

在仿真環境中，研究團隊選擇了40個不同類型的場景進行測試，包括20個家庭場景和20個商業場景。家庭場景的特點是空間狹窄、家具擺放復雜，就像在布滿桌椅、沙發的客廳中穿行。商業場景則包括醫院、超市、餐廳、學校、圖書館和辦公室等，這些場景通常空間更大但結構更復雜，就像在大型商場的不同樓層間導航。

測試結果令人印象深刻。在家庭場景中，LoGoPlanner的成功率達到了57.3%，比之前最好的方法提高了27.3個百分點。在商業場景中，成功率達到了67.1%。更重要的是，這些結果是在系統完全不依賴外部定位信息的情況下取得的，而其他對比方法都需要額外的視覺里程計系統提供位置信息。

真實世界的測試更加嚴苛但也更有說服力。研究團隊在三種不同的機器人平臺上部署了LoGoPlanner：在辦公環境中使用TurtleBot輪式機器人，在家庭環境中使用Unitree Go2四足機器人，在工業環境中使用Unitree G1人形機器人。每種環境和機器人組合都代表了不同的挑戰：辦公環境相對規整但可能有復雜的走廊布局，家庭環境充滿了各種不規則障礙物，工業環境則可能有大型設備和安全標識等特殊障礙。

特別值得注意的是，LoGoPlanner在四足機器人上的表現尤其出色。四足機器人在行走時會產生明顯的震動，這種震動會影響攝像頭的穩定性，給傳統的視覺定位系統帶來很大困擾。但LoGoPlanner的隱式狀態估計方法很好地處理了這種挑戰，就像一個經驗豐富的攝像師即使在顛簸的車上也能拍出穩定的畫面。

五、技術深度解析：三大核心模塊協同工作

LoGoPlanner的技術架構就像一個精心設計的交響樂團，三個主要部分各司其職又完美協調。

首先是視覺幾何學習模塊，這部分可以比作樂團的弦樂組，負責提供豐富的和聲基礎。系統使用視覺變換器（ViT）對輸入的RGB圖像進行編碼，同時用另一個較小的變換器處理深度信息。這種雙流處理就像左右手同時彈奏鋼琴，RGB信息提供豐富的語義內容，深度信息提供精確的幾何約束。

兩股信息流在特征層面融合后，通過一個帶有旋轉位置編碼的變換器解碼器進行處理。旋轉位置編碼是一種特殊的技術，它能幫助系統更好地理解空間中不同位置的關系，就像給每個音符標注了它在樂曲中的確切位置。

系統設計了三個輔助任務來指導學習過程。局部點預測任務讓系統學會從圖像推斷出精確的三維點坐標，就像訓練一個藝術家準確描繪物體的立體感。相機位姿預測任務讓系統學會追蹤自己的移動軌跡，就像訓練一個舞蹈家時刻知道自己在舞臺上的位置。世界點預測任務則將前兩者結合，讓系統能夠構建出以機器人為中心的三維環境地圖。

其次是定位基礎導航策略模塊，這部分就像樂團的管樂組，負責提供清晰的主旋律。傳統方法需要精確的外參標定來連接攝像頭坐標系和機器人底盤坐標系，就像兩個樂器需要調到完全相同的音高才能合奏。LoGoPlanner巧妙地繞過了這個問題，通過分別預測相機位姿和底盤位姿，然后在特征空間進行隱式融合。

這種方法的優勢在于它能適應不同的機器人配置。無論攝像頭安裝在什么高度、什么角度，系統都能通過學習到的特征表示來正確處理坐標轉換，就像一個優秀的指揮家能夠協調不同音色的樂器演奏出和諧的音樂。

最后是基于查詢的策略架構，這部分就像樂團的打擊樂組，負責把握整體節奏和動態變化。系統設計了狀態查詢和幾何查詢兩類特殊的"注意力機制"，讓不同模塊的信息能夠有選擇地融合。狀態查詢從位姿預測特征中提取運動狀態信息，幾何查詢從點云預測特征中提取空間結構信息。

這些查詢機制的工作原理很像一個經驗豐富的偵探詢問證人：不是簡單地收集所有信息，而是有針對性地詢問關鍵問題。通過交叉注意力機制，查詢能夠從相關特征中"提問"并"獲得答案"，最終形成一個包含所有必要信息的統一規劃上下文。

擴散策略頭則像樂團的獨奏家，在統一的上下文指導下演奏出最終的"樂章"——機器人的移動軌跡。這種迭代優化過程能夠生成非常平滑和自然的軌跡，同時確保避開所有障礙物。

六、突破性意義：機器人導航的新紀元

LoGoPlanner的成功不僅僅是技術上的進步，更代表了機器人導航領域的一個重要轉折點。這項研究的意義可以從多個角度來理解。

從技術角度看，LoGoPlanner首次真正實現了完全端到端的視覺導航。以往的端到端方法雖然號稱不需要模塊化設計，但實際上仍然依賴外部的定位系統，就像宣稱"完全自給自足"的農場實際上還是要從外面買種子和化肥。LoGoPlanner則真正做到了僅憑視覺信息就能完成從感知到規劃的全流程，這是一個質的飛躍。

從應用角度看，這項技術大大降低了機器人部署的復雜性。傳統系統需要精確的傳感器標定、環境地圖構建和復雜的參數調整，就像安裝一套高端音響系統需要專業的聲學工程師來調音。而LoGoPlanner就像一個"即插即用"的解決方案，機器人換到新環境或換個"身體"時，系統都能快速適應。

從實用性角度看，LoGoPlanner展現出的跨平臺泛化能力特別有價值。同一個訓練好的模型能夠在輪式機器人、四足機器人和人形機器人上都正常工作，這就像一個優秀的司機無論開轎車、SUV還是卡車都能應付自如。這種靈活性對于機器人的商業化應用具有重要意義。

更深層次的意義在于，這項研究展示了如何通過巧妙的系統設計來解決復雜的工程問題。傳統的模塊化方法雖然邏輯清晰，但在實際應用中往往受限于模塊間的誤差累積。LoGoPlanner通過隱式特征交互和端到端優化，展示了一種新的系統整合思路，這種思路可能會影響未來機器人系統的整體架構設計。

當然，這項技術也還有改進空間。研究團隊坦率地指出，由于訓練數據中可用的導航場景相對有限（約2000個場景），系統在真實世界環境中的重建性能還不夠完美。團隊正在努力收集更多真實世界的度量尺度數據來改進這一點，這就像一個學生需要更多的練習題來提高解題能力。

七、未來展望：從實驗室走向日常生活

LoGoPlanner的成功為機器人導航技術的未來發展指明了方向，這些發展趨勢將深刻影響我們的日常生活。

在家庭服務領域，具備LoGoPlanner這樣導航能力的機器人將能夠更好地適應復雜多變的家庭環境。想象一下，一個家庭清潔機器人不僅能夠清掃地面，還能夠靈活避開臨時擺放的物品、繞過正在玩耍的寵物，甚至在家具重新擺放后快速適應新的布局。這種適應性將使機器人助手真正成為家庭生活的有機組成部分。

在商業應用方面，這項技術將推動服務機器人的普及。商場導購機器人能夠在復雜的零售環境中為顧客提供導航服務，餐廳服務機器人能夠在繁忙的用餐時間靈活穿梭于桌椅之間，醫院配送機器人能夠在不同樓層間準確運送醫療用品。關鍵是，這些機器人都不需要復雜的環境改造或精確的定位基礎設施。

在工業自動化領域，LoGoPlanner展現的跨平臺適應能力特別有價值。同一套導航系統能夠部署在不同類型的工業機器人上，從簡單的AGV（自動導引車）到復雜的人形工業機器人，這將大大降低工業自動化的部署成本和復雜性。

更廣泛地說，這項研究代表了機器人智能化發展的一個重要方向：從依賴精確工程化環境轉向適應自然環境。傳統的工業機器人需要在嚴格控制的環境中工作，就像在實驗室里進行精密實驗。而新一代機器人則需要在人類的日常環境中工作，這需要更強的適應性和魯棒性。

技術演進的趨勢也很明顯：從模塊化設計轉向端到端學習，從顯式控制轉向隱式優化，從單一任務轉向多任務協同。這些趨勢不僅會影響機器人導航，也會影響機器人的其他能力，如操作、交互和學習。

當然，要讓這些愿景變為現實，還需要解決一些挑戰。數據收集和處理仍然是一個關鍵瓶頸，需要更高效的方法來獲取大規模、高質量的真實世界導航數據。安全性和可靠性也需要進一步提升，特別是在人機共存的環境中。此外，計算效率的優化也很重要，以確保這些先進算法能夠在資源有限的移動機器人上實時運行。

說到底，LoGoPlanner不僅僅是一個技術突破，更是向我們展示了機器人與人類共同生活的美好前景。當機器人能夠像人類一樣自然地在復雜環境中導航時，它們就不再是冷冰冰的工具，而是能夠真正理解和適應人類世界的智能伙伴。這種轉變將深刻改變我們與機器人的關系，也將為創造一個更便利、更高效的智能社會奠定基礎。研究團隊的這項工作為我們描繪了這樣一個未來：機器人不再需要特殊的導航設備或預設的地圖就能自由移動，它們將真正成為我們生活和工作中不可或缺的助手。

Q&A

Q1：LoGoPlanner相比傳統機器人導航系統有什么優勢？

A：LoGoPlanner的最大優勢是完全不需要外部定位系統，能夠僅憑視覺信息實現導航。傳統系統像過分依賴GPS的司機，需要多個模塊協同工作且容易產生累積誤差，而LoGoPlanner就像有著超強空間感的向導，能同時處理看到什么、我在哪里和怎么走三個問題。

Q2：LoGoPlanner如何解決不同機器人平臺的適配問題？

A：LoGoPlanner通過分別估計攝像頭位置和機器人底盤位置，然后在特征層面進行隱式融合，避免了傳統方法需要精確外參標定的問題。研究團隊用不同高度和角度的攝像頭數據進行訓練，使系統能夠適應從輪式機器人到四足機器人的各種平臺配置。

Q3：LoGoPlanner在真實環境中的表現如何？

A：在真實世界測試中，LoGoPlanner在辦公環境中的TurtleBot上達到85%成功率，在家庭環境中的四足機器人上達到70%成功率，在工業環境中的人形機器人上達到50%成功率。特別是在四足機器人上的表現突出，即使面對行走震動造成的攝像頭不穩定，系統依然能夠準確導航。