MINav

Name: MINav
Creator: 澳门大学·科技学院
Published: 2026-03-27T22:09:33+08:00

arXiv2026-03-27 更新2026-03-31 收录

视觉目标导航

移动机器人策略部署

数据链接：

https://luckyxiaoming.github.io/MINav/数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

MINav是由澳门大学科技学院团队构建的轻量化视觉导航数据集，专为图像目标导航任务设计。该数据集通过自主探索策略在真实环境中采集，采用粉红均匀噪声模型增强数据多样性，并利用冻结的DINOv3模型提取视觉特征构建目标空间。数据集包含多组真实场景的视觉轨迹，覆盖不同机器人平台和动态环境，旨在解决传统视觉导航模型依赖大规模预训练和计算资源的问题。其核心应用领域为移动机器人的快速策略部署，可在120分钟内完成从数据采集到策略训练的全流程，显著降低了真实世界机器人学习的门槛。

MINav is a lightweight visual navigation dataset developed by the team from the Faculty of Science and Technology of the University of Macau, specifically designed for image-goal navigation tasks. This dataset is collected in real-world environments via autonomous exploration strategies, uses a pink uniform noise model to enhance data diversity, and leverages a frozen DINOv3 model to extract visual features to construct the target space. The dataset includes multiple sets of visual trajectories across real-world scenarios, covering diverse robotic platforms and dynamic environments, aiming to address the problem that traditional visual navigation models heavily rely on large-scale pre-training and computational resources. Its core application is rapid policy deployment for mobile robots, as it can complete the entire workflow from data collection to policy training within 120 minutes, significantly lowering the barrier to real-world robotic learning.

提供机构：

澳门大学·科技学院

创建时间：

2026-03-27

原始信息汇总

数据集概述：MINav

数据集基本信息

数据集名称：MINav (Minimalist Image-goal Navigation)
核心目标：通过无监督探索和离线强化学习（RL），实现高效、可复现的图像目标视觉导航。
主要特点：整个流程（包括数据收集、策略学习和真实世界部署）可在笔记本电脑上于2小时内完成，且无需任何人工干预。

数据集内容与方法

数据收集：使用真实世界数据，通过一种称为**粉红均匀噪声（Pink Uniform Noise）**的无监督、非参数化、平台无关的探索策略进行自主数据收集。
策略学习：采用离线强化学习方法。
部署验证：在真实世界中跨不同机器人平台（如四足机器人和轮式机器人）进行部署验证，所有视频结果均为实时展示。

性能评估

跨平台部署：在四足机器人和轮式机器人上均成功实现图像目标导航。
动态环境鲁棒性：在存在持续行人干扰的动态环境中，仍能成功导航至目标。
与基础模型对比：在相同真实世界条件下，与零样本基础导航模型（GNM）相比，MINav通过小规模高质量数据的快速域内学习展现出更优的部署效果。
数据规模扩展性：性能随自主收集的数据集规模增加而提升。
- 在简单场景中，数据收集时间从1小时增至2小时，成功率从85%提升至100%。
- 在标准与复杂场景中，相同的数据增量使成功率从38%提升至85%。

关键技术分析

探索策略优势：粉红均匀噪声与白均匀噪声和粉红高斯噪声等基线相比，能保留时间结构、提供更好的状态空间覆盖，并产生更平衡的动作空间覆盖，从而在有限数据预算下获得更优性能。
覆盖度分析：粉红均匀噪声在模拟中能产生更强的动作和状态覆盖，获得最高的归一化状态熵、动作熵和状态-动作联合熵。

相关资源

论文：First Author*, Second Author*, Third Author. "120 Minutes and a Laptop: Minimalist Image-goal Navigation via Unsupervised Exploration and Offline RL". Institution Name. Conference name and year.
代码与论文：提供Supplementary Code与arXiv链接。
引用格式：

@article{YourPaperKey2024, title={Your Paper Title Here}, author={First Author and Second Author and Third Author}, journal={Conference/Journal Name}, year={2024}, url={https://your-domain.com/your-project-page} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视觉导航领域，数据集的构建往往依赖于大规模预训练与海量计算资源，而MINav数据集则采用了一种高效且轻量化的构建范式。该数据集通过自主探索策略在目标环境中收集数据，核心是提出了一种粉红均匀噪声模型，该模型在频域中生成具有时间相关性的粉红噪声序列，并通过概率积分变换确保动作空间上的均匀覆盖。这一设计在有限的真实世界交互预算下，最大化状态空间的探索范围，从而构建出覆盖全面且高质量的轨迹数据集，整个过程无需任何人工干预，仅需在消费级笔记本电脑上运行。

使用方法

该数据集主要用于训练端到端的图像目标视觉导航策略，其使用方法紧密围绕离线目标条件强化学习框架展开。首先，利用数据集中的轨迹，通过 hindsight 目标重标注技术，为每个状态-动作转换动态生成训练目标，从而提供密集的学习信号。随后，采用TD3+BC算法在静态数据集上直接优化导航策略，该算法在最大化累积回报的同时，通过行为克隆正则项约束策略与数据分布保持一致，以缓解分布偏移问题。模型选择阶段则依赖拟合Q评估方法离线评估不同训练检查点的性能，从而确定最优策略进行部署，整个过程无需额外的在线交互，实现了快速、高效的策略学习与验证。

背景与挑战

背景概述

视觉导航作为自主机器人的核心能力，其研究长期依赖于大规模数据集与海量计算资源。2026年，澳门大学的研究团队提出了MINav数据集，旨在挑战这一传统范式。该数据集聚焦于图像目标导航任务，核心研究问题在于如何仅利用目标环境中的少量自主采集数据，在有限时间内训练出高效的导航策略。通过结合无监督探索与离线强化学习，MINav展示了在特定现实场景中快速部署轻量级策略的可行性，为机器人学习的高效实践提供了新思路，降低了策略原型开发与部署的门槛。

当前挑战

MINav数据集致力于解决图像目标导航领域在特定现实环境中高效部署的挑战。传统方法依赖大规模预训练与昂贵计算资源，难以实现快速适应；而完全从零开始学习又受限于现实交互预算下获取足够多样数据的能力。构建过程中的挑战主要包括：在严格的时间与计算预算内，设计能最大化状态空间覆盖的自主探索策略；以及如何从静态、有限的现实世界数据中，通过离线目标条件强化学习框架，鲁棒地学习出端到端的导航策略，并确保策略能泛化至动态干扰与不同机器人平台。

常用场景

经典使用场景

在视觉导航领域，MINav数据集为图像目标导航任务提供了一个高效且轻量化的解决方案。该数据集通过自主探索收集真实环境中的视觉轨迹，结合离线强化学习框架，使得研究者能够在有限的计算资源下快速训练和部署导航策略。其经典使用场景包括在未知室内环境中，仅依靠单目摄像头输入，实现从起点到指定图像目标的端到端导航，无需预先构建地图或依赖大规模预训练模型。

解决学术问题

MINav数据集主要解决了视觉导航中部署效率与平台特异性之间的核心矛盾。传统方法依赖大规模数据集和昂贵计算资源进行预训练，难以在特定真实环境中快速适配。该数据集通过无监督探索和离线目标条件强化学习，实现了在少量领域内数据上的高效策略学习，显著降低了策略原型开发和部署的门槛。其意义在于验证了轻量化、纯领域内学习范式在机器人导航中的可行性，为资源受限场景下的实际应用提供了理论支撑。

实际应用

在实际应用中，MINav数据集支持快速部署于各类移动机器人平台，如四足机器人和轮式机器人，适用于家庭服务、仓储巡检等室内导航任务。其能够在两小时内完成从数据采集到策略部署的全流程，仅需消费级笔记本电脑即可运行，极大地提升了部署效率。该数据集还展现出在动态干扰环境中的鲁棒性，能够处理行人遮挡等实时变化，确保了导航系统在复杂真实场景中的可靠性和适应性。

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