TravExplorer：基于可穿越性感知三维规划的跨楼层具身探索
机器人学
2026-05-20 v1
摘要
零样本物体导航（ZSON）在未见环境中进行开放词汇目标搜索方面已展现出潜力，然而现有大多数系统仍局限于平面表示和单楼层假设。这些假设在涉及楼层、楼梯、楼梯平台和垂直重叠空间的真实建筑导航中显得不足。本文提出 TravExplorer，一个将零样本语义引导与可穿越性感知三维规划相结合的跨楼层具身探索框架。TravExplorer 维护一个统一的体积地图，该地图区分被占据结构与机器人可到达的支撑表面，并从相连的支撑表面（包括地板、楼梯和楼梯平台）中提取可穿越前沿。一种视场角感知的主动感知策略进一步解决了跨楼层穿越过程中的不完整观测问题。为降低语义推理延迟，一个轻量级引导模块将来自在线开放词汇分割的概率实例地图与来自快速图像到文本匹配的空间价值地图对齐。基于这些几何和语义记忆，一个分层规划器在物体假设、可穿越前沿和楼梯地标上执行目标感知的前沿巡游，并通过立足点引导的三维搜索和垂直约束的局部轨迹优化生成可执行的跨楼层运动。在 HM3D 和 MP3D 上进行的 4195 个模拟回合实验表明，相对于代表性的 ObjectNav 基线方法具有一致的优势。在 Unitree Go2 上进行的 50 次真实世界试验进一步验证了在没有先验地图或人为干预的情况下，在单楼层和跨楼层室内环境中进行开放词汇目标搜索的能力。代码将发布在 https://github.com/wuyi2121/TravExplorer。
引用
@article{arxiv.2605.19958,
title = {TravExplorer: Cross-Floor Embodied Exploration via Traversability-Aware 3-D Planning},
author = {Han Zheng and Zhe Chen and Yudong Huang and Haoran Liu and Jinghao Wang and Ming Yang and Tong Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.19958},
year = {2026}
}