米洛：完全自主的室内外机器人导盲犬
盲人和低视力人群依赖导盲犬进行实时导航，但传统导盲犬成本高、等待时间长、寿命短。米洛（Milo）是一种基于Unitree Go2机器人的开源、低成本（约2000美元）的全自主机器人导盲犬平台，无需预先环境扫描，可室内外导航并避障，经测试导航更平滑且碰撞更少。
许多盲人和低视力（BLV）人群依赖导盲犬进行实时导航，例如保持在路径上并避开障碍物和行人。然而，传统导盲犬存在显著缺点：购置和维护成本约5万美元，等待名单长，工作寿命相对较短。机器人导盲犬作为一种替代方案被提出，但现有解决方案往往缺乏完全自主性，依赖预先扫描的环境或外部计算。
在这项工作中，研究人员提出了米洛（Milo），一种基于Unitree Go2四足机器人的开源、低成本机器人导盲犬平台。米洛的价格约为2000美元，完全自主，无需任何先验环境知识。所有计算均在机器人本机进行，适用于室内和室外导航。该系统由感知栈和导航栈组成：感知栈结合体素映射与地板、障碍物和行人检测；导航栈基于在定制鸟瞰视角模拟器中训练的避障策略。
研究团队在真实的室内外障碍赛道中评估了米洛，并与其基于代价地图的基线进行了比较。结果显示，米洛实现了更平滑的导航，并且与操作员的碰撞更少。为了最大程度地方便盲人和低视力用户，研究团队将机器人硬件说明和完整软件栈作为开源发布。这项工作代表了向为视障人士提供实用且价格合理的机器人导盲犬迈出的重要一步。该论文已被提交至CoRL 2026，项目网站已开放，硬件和软件均可在开源许可下获取。