SE(2)導航網格
本文提出SE(2)導航網格（SE(2) NavMesh），一種編碼偏航依賴可通行性的多邊形表示方法，用於地面機器人在複雜多層環境中的全域性導航。該方法利用足跡掩膜評估可通行性，構建偏航特定層的圖結構，並提出A*-String Pulling-A* (ASA)路徑規劃策略。模擬顯示比經典導航網格多捕獲50%以上可通行區域，並在真實機器人上驗證了即時線上生成與導航。
地面機器人在複雜多層環境中的全域性導航是一項具有挑戰性的任務，要求表示方法既能準確捕捉可通行區域，又能高效支援路徑規劃。現有主流方法存在明顯不足：點雲和體素佔用地圖缺乏明確的表面結構，難以直接評估可通行性；而在密集的三角網格上進行直接路徑搜尋，計算開銷巨大，難以滿足即時需求。導航網格（NavMesh）透過將底層網格抽象為多邊形，在一定程度上緩解了上述問題，但其核心假設——可通行性與機器人偏航角無關——對於非圓形機器人在狹窄空間（如走廊、門口）中的導航並不成立。
針對這一缺陷，來自多所機構的研究人員提出了一種名為SE(2)導航網格（SE(2) NavMesh）的新型表示方法。該方法的核心思想是將機器人的可通行性建模為與其朝向（偏航角）相關的函式。具體而言，研究團隊利用足跡掩膜（footprint masks）來評估不同朝向下機器人腳掌覆蓋區域的可通行性，並構建了一個分層圖結構：每一層對應一個特定的偏航角，層內的節點表示該偏航角下可通行的位置，而層間透過平移和旋轉邊相連，從而顯式地建模了機器人在不同位置和朝向之間的轉換。
基於SE(2) NavMesh，研究團隊進一步提出了A*-String Pulling-A* (ASA)路徑規劃策略。該策略分為兩個階段：首先，在偏航角層上使用A*演算法找到一系列粗略的位置節點；然後，利用string pulling技術最佳化這些節點之間的連線，同時考慮機器人的朝向約束，從而得到一條位置和朝向均平滑的可行路徑。此外，為了適應動態環境，他們還設計了一種線上更新方法，能夠在機器人進行幾何重建的同時，從增量式點雲流中即時更新SE(2) NavMesh，無需重新構建整個網格。
實驗結果表明，SE(2) NavMesh在模擬環境中捕獲的可通行面積比經典NavMesh多出50%以上，這意味著機器人能夠規劃的路徑空間顯著增大。在受限環境（如狹窄通道、多障礙物場景）中，SE(2) NavMesh結合ASA路徑規劃的平均成功率、路徑長度和計算時間均優於基於隨機取樣的RRT*等基線方法。更為重要的是，研究團隊在一臺真實的輪式機器人上進行了廣泛測試，包括多層樓梯、狹窄走廊、傢俱密集的房間等場景，驗證了SE(2) NavMesh的即時線上生成能力以及機器人跨越不同環境時的穩定導航效能。
該論文於2026年7月1日提交至arXiv預印本平臺，編號為2607.01454。專案網站提供了程式碼、實驗影片和更多技術細節。這項研究為服務機器人、倉儲物流、災難救援等應用中的自主導航提供了關鍵技術支撐，特別是對於需要在複雜結構內靈活移動的非標準外形機器人，SE(2) NavMesh有望成為一種標準化的表示工具。