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(shù)人會先觀察周圍環(huán)境，記住路過的店鋪標志，然后邊走邊調(diào)整路線，避開障礙物，最終找到目標。現(xiàn)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(fā)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(tǒng)的機器人導航系統(tǒng)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(tǒng)需要多個獨立模塊協(xié)同工作：感知模塊負責"看"周圍環(huán)境，定位模塊負責確定"我在哪里"，地圖構(gòu)建模塊負責"畫地圖"，規(guī)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(tǒng)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(tǒng)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(guān)系的理解。

上海AI實驗室團隊開發(fā)的LoGoPlanner系統(tǒng)徹底改變了這種狀況。這個系統(tǒng)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(zhuǎn)角，還能準確判斷距離和空間關(guān)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(tǒng)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(shù)，這就像給機器人配備了一個能夠記錄和分析空間關(guān)系的"超級大腦"。

這個系統(tǒng)的工作原理很像人類的視覺記憶系統(tǒng)。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(guān)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(guān)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(jīng)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(shù)據(jù)，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(tǒng)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(yōu)勢。機器人現(xiàn)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(jīng)驗豐富的向?qū)?，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(tài)估計：不需要GPS的自我定位

傳統(tǒng)的機器人導航系統(tǒng)就像一個必須時刻查看GPS的司機，需要外部定位系統(tǒng)告訴它"你現(xiàn)在在哪里"。LoGoPlanner的第二個突破是讓機器人學會了"內(nèi)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(tài)估計"實現(xiàn)的。簡單來說，就是讓機器人從它看到的連續(xù)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(zhuǎn)彎的角度、記住走過的步數(shù)，你的大腦會自動構(gòu)建出一個關(guān)于空間位置的內(nèi)在地圖。

LoGoPlanner使用了一種特別聰明的方法來實現(xiàn)這一點。它不是直接計算"我現(xiàn)在的坐標是（X, Y, Z）"，而是通過分析視覺序列來學習空間關(guān)系。系統(tǒng)會觀察場景中的物體是如何在連續(xù)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(tǒng)系統(tǒng)的關(guān)鍵問題：攝像頭和機器人底盤之間的坐標轉(zhuǎn)換。傳統(tǒng)系統(tǒng)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(shù)有偏差，整個系統(tǒng)就會出現(xiàn)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(zhuǎn)換錯誤。

研究團隊在訓練數(shù)據(jù)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(tǒng)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(tǒng)都能正確工作。

三、幾何感知規(guī)劃：避障如行云流水

LoGoPlanner的第三個創(chuàng)新點是將空間幾何理解直接融入到路徑規(guī)劃中，就像一個優(yōu)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(tǒng)的規(guī)劃系統(tǒng)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(guī)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(jié)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(xié)調(diào)。

LoGoPlanner采用了一種全新的"查詢驅(qū)動"設計，這種方法很像一個經(jīng)驗豐富的領航員的思考過程。系統(tǒng)設置了兩類特殊的"查詢"：狀態(tài)查詢和幾何查詢。狀態(tài)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(tǒng)不再需要明確地傳遞具體的坐標數(shù)值或點云數(shù)據(jù)。相反，所有信息都在一個統(tǒng)一的特征空間中進行"對話"。這就像一個優(yōu)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(xié)調(diào)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(shù)家創(chuàng)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(guī)劃中，系統(tǒng)從隨機的"噪聲軌跡"開始，通過多次迭代優(yōu)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(yōu)路徑。

這種迭代優(yōu)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(tǒng)能夠生成非常平滑和自然的軌跡，就像一個經(jīng)驗豐富的司機在擁擠的停車場中穿行一樣優(yōu)雅。

四、實驗驗證：從仿真到現(xiàn)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(jīng)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(huán)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(yè)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(fā)的客廳中穿行。商業(yè)場景則包括醫(yī)院、超市、餐廳、學校、圖書館和辦公室等，這些場景通?？臻g更大但結(jié)構(gòu)更復雜，就像在大型商場的不同樓層間導航。

測試結(jié)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(yè)場景中，成功率達到了67.1%。更重要的是，這些結(jié)果是在系統(tǒng)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(tǒng)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(huán)境中使用TurtleBot輪式機器人，在家庭環(huán)境中使用Unitree Go2四足機器人，在工業(yè)環(huán)境中使用Unitree G1人形機器人。每種環(huán)境和機器人組合都代表了不同的挑戰(zhàn)：辦公環(huán)境相對規(guī)整但可能有復雜的走廊布局，家庭環(huán)境充滿了各種不規(guī)則障礙物，工業(yè)環(huán)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(xiàn)尤其出色。四足機器人在行走時會產(chǎn)生明顯的震動，這種震動會影響攝像頭的穩(wěn)定性，給傳統(tǒng)的視覺定位系統(tǒng)帶來很大困擾。但LoGoPlanner的隱式狀態(tài)估計方法很好地處理了這種挑戰(zhàn)，就像一個經(jīng)驗豐富的攝像師即使在顛簸的車上也能拍出穩(wěn)定的畫面。

五、技術(shù)深度解析：三大核心模塊協(xié)同工作

LoGoPlanner的技術(shù)架構(gòu)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(xié)調(diào)。

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(tǒng)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(nèi)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(zhuǎn)位置編碼的變換器解碼器進行處理。旋轉(zhuǎn)位置編碼是一種特殊的技術(shù)，它能幫助系統(tǒng)更好地理解空間中不同位置的關(guān)系，就像給每個音符標注了它在樂曲中的確切位置。

系統(tǒng)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(tǒng)學會從圖像推斷出精確的三維點坐標，就像訓練一個藝術(shù)家準確描繪物體的立體感。相機位姿預測任務讓系統(tǒng)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(jié)合，讓系統(tǒng)能夠構(gòu)建出以機器人為中心的三維環(huán)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(tǒng)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(diào)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(yōu)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(tǒng)都能通過學習到的特征表示來正確處理坐標轉(zhuǎn)換，就像一個優(yōu)秀的指揮家能夠協(xié)調(diào)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(gòu)，這部分就像樂團的打擊樂組，負責把握整體節(jié)奏和動態(tài)變化。系統(tǒng)設計了狀態(tài)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(tài)查詢從位姿預測特征中提取運動狀態(tài)信息，幾何查詢從點云預測特征中提取空間結(jié)構(gòu)信息。

這些查詢機制的工作原理很像一個經(jīng)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(guān)鍵問題。通過交叉注意力機制，查詢能夠從相關(guān)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(tǒng)一規(guī)劃上下文。

擴散策略頭則像樂團的獨奏家，在統(tǒng)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(yōu)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(shù)上的進步，更代表了機器人導航領域的一個重要轉(zhuǎn)折點。這項研究的意義可以從多個角度來理解。

從技術(shù)角度看，LoGoPlanner首次真正實現(xiàn)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(tǒng)，就像宣稱"完全自給自足"的農(nóng)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(guī)劃的全流程，這是一個質(zhì)的飛躍。

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

從實用性角度看，LoGoPlanner展現(xiàn)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(yōu)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(yè)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(tǒng)設計來解決復雜的工程問題。傳統(tǒng)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(yōu)化，展示了一種新的系統(tǒng)整合思路，這種思路可能會影響未來機器人系統(tǒng)的整體架構(gòu)設計。

當然，這項技術(shù)也還有改進空間。研究團隊坦率地指出，由于訓練數(shù)據(jù)中可用的導航場景相對有限（約2000個場景），系統(tǒng)在真實世界環(huán)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(shù)據(jù)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(shù)的未來發(fā)展指明了方向，這些發(fā)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(huán)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(yè)應用方面，這項技術(shù)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(huán)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(yī)院配送機器人能夠在不同樓層間準確運送醫(yī)療用品。關(guān)鍵是，這些機器人都不需要復雜的環(huán)境改造或精確的定位基礎設施。

在工業(yè)自動化領域，LoGoPlanner展現(xiàn)的跨平臺適應能力特別有價值。同一套導航系統(tǒng)能夠部署在不同類型的工業(yè)機器人上，從簡單的AGV（自動導引車）到復雜的人形工業(yè)機器人，這將大大降低工業(yè)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(fā)展的一個重要方向：從依賴精確工程化環(huán)境轉(zhuǎn)向適應自然環(huán)境。傳統(tǒng)的工業(yè)機器人需要在嚴格控制的環(huán)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(huán)境中工作，這需要更強的適應性和魯棒性。

技術(shù)演進的趨勢也很明顯：從模塊化設計轉(zhuǎn)向端到端學習，從顯式控制轉(zhuǎn)向隱式優(yōu)化，從單一任務轉(zhuǎn)向多任務協(xié)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?yōu)楝F(xiàn)實，還需要解決一些挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)收集和處理仍然是一個關(guān)鍵瓶頸，需要更高效的方法來獲取大規(guī)模、高質(zhì)量的真實世界導航數(shù)據(jù)。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(huán)境中。此外，計算效率的優(yōu)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(shù)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(huán)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(zhuǎn)變將深刻改變我們與機器人的關(guān)系，也將為創(chuàng)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(tǒng)機器人導航系統(tǒng)有什么優(yōu)勢？

A：LoGoPlanner的最大優(yōu)勢是完全不需要外部定位系統(tǒng)，能夠僅憑視覺信息實現(xiàn)導航。傳統(tǒng)系統(tǒng)像過分依賴GPS的司機，需要多個模塊協(xié)同工作且容易產(chǎn)生累積誤差，而LoGoPlanner就像有著超強空間感的向?qū)?，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(tǒng)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(shù)據(jù)進行訓練，使系統(tǒng)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(huán)境中的表現(xiàn)如何？

A：在真實世界測試中，LoGoPlanner在辦公環(huán)境中的TurtleBot上達到85%成功率，在家庭環(huán)境中的四足機器人上達到70%成功率，在工業(yè)環(huán)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(xiàn)突出，即使面對行走震動造成的攝像頭不穩(wěn)定，系統(tǒng)依然能夠準確導航。