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<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gbk" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" /> <title>让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\'25-机器人-人工智能实验室AiLab-中国人工智能网-Powered by AiLab.cn</title> <meta name="keywords" content="机器人,falcon,港科广,港科大,icra,导航,香港科技大学,社会交往,social,"/> <meta name="description" content="龚泽颖投稿量子位 | 公众号 QbitAI机器人落地复杂场景，社交导航能力一定是避不开的关键一点。先简单介绍下，社交导航 (SocialNav，Social navigation) 是指在人机共存的环境中，机器人在遵循社会规范的前提下执行导航任务。就拿下图来说，机器人需导航至目标点，而目标恰好位于两名行人未来轨迹的交汇区域。它不仅要灵活避免潜在的碰撞风险，还需与行人保持合适的社交距离。 ..."/> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-transform"/> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-siteapp"/> <link rel="canonical" href="https://ailab.cn/20250403156682_1/"> <link href="https://ailab-static.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/metro/css/reset.css" rel="stylesheet" type="text/css" /> <link 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<p>就拿下图来说，机器人需导航至目标点，而目标恰好位于两名行人未来轨迹的交汇区域。<br/></p> <p>它<strong>不仅要灵活避免潜在的碰撞风险，还需与行人保持合适的社交距离。</strong><br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_1.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p>总而言之，社交导航该任务对视觉导航领域提出了独特挑战：<br/></p> <p>预建地图的方法难以适应人群密集的动态环境，而<strong>现有RL方法存在短视决策和依赖全局信息的问题。</strong><br/></p> <p>近期，香港科技大学（广州）和香港科技大学联合提出了一种新算法，<strong>Falcon</strong>。<br/></p> <p>它通过<strong>将轨迹预测算法融入社交导航任务中</strong>，实现长期动态避障并提升导航性能。<br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_2.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p>社交导航的<strong>另一个重要挑战则是现有基准的真实性不足</strong>。<br/></p> <p>如下所示，现有基准通常存在以下几方面的局限性：<br/></p> <p><strong>场景复杂性不足</strong>：仅关注机器人与人类的交互，而忽略场景本身复杂性。<br/></p> <p><strong>人类行为不自然</strong>：行人动作僵硬、运动模式失真，难以反映实际场景交互。</p> <p>针对上述局限性，研究团队<strong>构建了两个新数据集Social-HM3D 和 Social-MP3D</strong>，作为社交导航任务的新基准。<br/></p> <p>该项目论文已被ICRA 2025接收，同时已经挂上arXiv。<br/></p> <p>代码和模型权重可到GitHub寻找。<br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_4.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p><strong>Falcon：集成轨迹预测辅助任务的强化学习框架</strong>Falcon算法框架由2个模块组成：<br/></p> <p><strong>主策略网络</strong> (MPN，Main Policy Network)<br/></p> <p><strong>时空预知模块</strong> (SPM，Spatial-temporal Precognition Module)<br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_5.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p><strong>主策略网络：让机器人学会“遵守规则”</strong><strong>模块一，主策略网络，这是Falcon的“大脑”，负责指导机器人如何行动。</strong><br/></p> <p>其核心是社会认知惩罚（SCP，Social Cognition Penalty）机制，通过设计专门的惩罚函数，避免机器人干扰人类未来轨迹，从而引导智能体规避碰撞风险并保持社交距离。<br/></p> <p>具体而言，Falcon引入三个关键惩罚项：<br/></p> <p><strong>障碍物碰撞惩罚</strong> ：严厉惩罚机器人撞到静态障碍物或行人。<br/></p> <p><strong>人类接近惩罚</strong>：当机器人靠近行人时，随距离减小增加惩罚。<br/></p> <p><strong>轨迹阻碍惩罚</strong>：如果机器人干扰行人未来路径，则提前施加惩罚。<br/></p> <p><strong>时空预知模块：让机器人学会“提前规划”</strong><strong>模块二，时空预知模块</strong>（SPM），结合轨迹预测与多种社交感知辅助任务，显著增强了机器人对未来环境动态变化的预测能力。<br/></p> <p>其主要功能包括：<br/></p> <p><strong>人类数量估计</strong>：预测场景中有多少人，帮助评估环境复杂程度。<br/></p> <p><strong>当前位置跟踪</strong>：实时跟踪行人位置，快速响应变化。<br/></p> <p><strong>未来轨迹预测</strong>：预测未来几秒行人路径，提前规划避障。<br/></p> <p>关键在于，<strong>辅助任务仅在训练阶段使用</strong>。<br/></p> <p>在推理阶段，机器人仅依赖主策略网络进行决策。<br/></p> <p>这种设计简化了推理过程，确保模型在实际应用中的高效性。<br/></p> <p><strong>特意构建两个新的数据集</strong>现有社交导航基准存在诸多不足，如场景过于简化、人类行为不自然等。<br/></p> <p>以下表格为现有的社交导航模拟器与数据集统计特性对比：<br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_6.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p>为弥补这些缺陷，研究人员构建了两个新数据集Social-HM3D和Social-MP3D，具备以下优势：<br/></p> <p><strong>真实场景重建</strong>：基于高精度3D扫描，涵盖公寓、办公楼、商场等多种室内场景。<br/></p> <p><strong>自然人类行为</strong>：采用多目标导向的轨迹生成算法和ORCA动态避障模型，模拟人类行走、休息等自然行为。<br/></p> <p><strong>合理人群密度</strong>：根据场景面积动态调整人类数量，确保交互密度适中。<br/></p> <p>研究团队表示，<strong>这两个基准既平衡了人机交互的社交密度，同时也避免了过度拥挤。</strong><br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_7.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p>这一基准为社交导航研究提供了更贴近真实场景的评估环境，<strong>并且支持推广到有人环境下的物体导航、图像导航等下游任务。</strong><br/></p> <p><strong>实验部分</strong>在定量分析方面，实验表明，Falcon在目标达成和社会合规方面表现出色：<br/></p> <p>其一是<strong>目标达成</strong>。<br/></p> <p>在Social-HM3D中达到55.15%的成功率和成功路径效率（SPL，Success weighted by Path Length）。<br/></p> <p>即使在未训练过的Social-MP3D数据集上，也能取得55.05%的成功率。<br/></p> <p>其二是<strong>社会合规</strong>。<br/></p> <p>在保持社交距离和避免碰撞方面表现良好，达到接近90%的个人空间合规性（Personal Space Compliance, PSC）和接近42%的人机碰撞率。<br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_8.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p>定量结果表明，Falcon<strong>不仅在已知环境中表现出色，还能有效适应未见过的复杂动态环境。</strong><br/></p> <p>在定性分析方面，下图的定性结果展示了Falcon在不同典型场景中的优越性<br/></p> <p><strong>第一个是人员跟随情境。</strong><br/></p> <p>Falcon通过预测行人未来轨迹，主动调整速度和路径，保持安全距离。<br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_9.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p><strong>第二个是复杂交叉路口。</strong><br/></p> <p>面对行人和静态障碍物同时存在的场景，Falcon提前预测并规划出安全高效的路径。<br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_10.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p><strong>第三个是正面接近情境。</strong><br/></p> <p>传统的RL算法Proximity-Aware试图直接从行人面前穿过导致碰撞，Falcon通过预测行人未来轨迹，提前调整路径并安全避开。<br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_11.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p><strong>3个关键发现</strong>各项实验后，团队有了三个关键发现：<br/></p> <p><strong>发现1，未来感知算法优于以往实时感知算法。</strong><br/></p> <p>静态路径规划算法（如A*）无法适应动态环境，而实时感知方法（如ORCA和Proximity-Aware）虽能被动避障，但仍存在延迟反应问题。<br/></p> <p>相比之下，Falcon能够主动预测行人轨迹并提前调整路径，显著提升了安全性和效率。<br/></p> <p><strong>发现2，辅助任务有助于提高性能，其中轨迹预测最重要。</strong><br/></p> <p>下表展示了不同辅助任务对导航性能的影响。<br/></p> <p>其中轨迹预测（SPM.Traj）效果最为显著，成功率从40.94%提升至54.00%。<br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_12.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p><strong>发现3，SCP和SPM相辅相成，改善性能并加快训练收敛。</strong><br/></p> <p>下图图中为消融研究中的训练曲线。<br/></p> <p>可以观察到，具有SPM和SCP的完整Falcon模型收敛更快，性能更好。<br/></p> <p><img class="lazy" data-original="https://static.ailab.org/ailabimage/allimg/250403/egr2ysqd_13.jpg" alt="让机器人在人群穿梭自如，港科广&港科大突破社交导航盲区 | ICRA\\\'25"/> <br/></p> <p>SCP在提升模型性能方面发挥关键作用，尤其是与SPM集成后，整体性能进一步提升（从53.63%提高至55.15%），并加快训练收敛速度。<br/></p> <p>项目主页：https://zeying-gong.github.io/projects/falcon/论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.13244代码链接：https://github.com/Zeying-Gong/Falcon<br/></p>  <p 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<li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84347.html" target="_blank">2025越南国际玩具及婴童用品展览会</a></li> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84346.html" target="_blank">2025越南国际灯光音响及乐器展览会</a></li> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84345.html" target="_blank">2025越南国际教育装备展览会</a></li> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84344.html" target="_blank">2025第34届越南国际贸易博览会</a></li> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84297.html" target="_blank">2025越南国际办公用品及文具展览会</a></li> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84296.html" target="_blank">2025越南河内眼镜光学展览会</a></li> <li><a href="http://www.zhanhuigang.com/zhanhui-84671.html" target="_blank">2025 第六届墨西哥国际压铸展汽配展交通配件展自动化科技展</a></li> </ul> </div> </div>  </div>  <script type="text/javascript"> $(function() { $("img.lazy").lazyload({effect: "fadeIn"}); }); </script> <link href="https://ailab-static.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/kefu/kefu.css" rel="stylesheet"> <div id="floatTools" class="rides-cs" 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