SLAM-Free 视觉导航：具有层次化视觉-语言感知与粗到精的语义拓扑规划

计算机视觉life

2026年02月02日 09:40

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【SLAM-Free Visual Navigation with Hierarchical Vision-Language Perception and Coarse-to-Fine Semantic Topological Planning】

文章链接：https://arxiv.org/abs/2509.20739

作者单位：港科大、华南理工

传统用于足式机器人导航的 SLAM 流水线在快速运动、传感器校准要求和传感器漂移情况下容易失效，并且在任务驱动探索中缺乏语义推理能力。为应对这些挑战，我们提出了一个纯视觉、无 SLAM 的导航框架，用语义推理与轻量拓扑表示替代稠密几何。层次化视觉-语言感知模块融合场景级语境与对象级线索以实现稳健语义推断；而语义概率拓扑图用于粗到细规划：全局子目标选择由 LLM 驱动推理，本地避障规划则依靠视觉。该框架与强化学习 locomotion 控制器集成，可在多种足式机器人平台上部署。仿真和真实环境试验表明，该方法在语义准确性、规划质量与导航成功率上均有稳定提升；消融实验进一步验证了层次感知与精细局部规划的必要性。此工作引入了一个新的范式：从几何中心建图转向语义驱动决策的 SLAM-Free 视觉语言导航。

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