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。 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： 预建地图的方法难以适应人群密集的动态环境，而 现有RL方法存在短视决策和依赖全局信息的问题。 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， Falcon 。 它通过 将轨迹预测算法融入社交导航任务中 ，实现长期动态避障并提升导航性能。 Falcon算法框架由2个模块组成： 社交导航的 另一个重要挑战则是现有基准的真实性不足 。 如下所示，现有基准通常存在以下几方面的局限性： 针对上述局限性，研究团队 构建了两个新数据集——Social-HM3D 和 Social-MP3D ，作为社交导航任务的新基准。 该项目论文已被ICRA 2025接 ...