MonoDream框架赋能机器人仅凭单目相机重构全景与未来

MonoDream

机器人仅凭一枚普通单目相机也能拥有全局观、洞察力与前瞻性

视觉语言导航(VLN)的关键挑战，是让机器人在真实环境中听懂指令、理解空间、保持方位并连续决策。过去的高性能方案往往依赖全景RGB-D传感器，以填补视野盲区并提供几何线索，但带来高成本、高功耗和复杂集成，使其难以在真实机器人中规模化落地。MonoDream提出另一种路径：不增加传感器，而是强化单目模型的想象力。

地平线与合作者们为VLA大模型构建了统一导航表征(UNR)，并提出隐式全景想象(LPD)，在训练阶段让模型仅凭单目输入推测当前与未来的全景RGB-D隐特征，从而学会在有限视野下重建空间、推演动态。在实际部署中，MonoDream只需单目图像即可导航，无需全景、无需深度、无需重建模块，实现轻量感知下的全局理解与前瞻决策。它不仅缩小了单目与全景导航的性能差距，也拓展了具身智能在轻传感器配置下的能力边界。

• 论文题目：

MonoDream: Monocular Vision-Language Navigation with Panoramic Dreaming

• 论文链接：

https://arxiv.org/abs/2508.02549

•项目主页：

https://horizonrobotics.github.io/robot_lab/monodream/

从依赖传感器，到发掘想象力

在视觉语言导航 (VLN) 中，高性能系统往往依赖全景RGB-D传感器，以获取宽视野与几何线索，但这种方案成本高、功耗大、集成复杂。相比之下，单目相机虽最普及、最易部署，却长期被视为能力不足，无法支撑高成功率导航。

MonoDream提出了另一种路径：不依赖多传感器堆叠，而是激发VLA大模型的潜在想象力，使单目智能体具备从局部推断全局的能力。这一设计与认知科学高度契合。预测编码理论1指出，人类视觉系统会基于局部观测主动生成全局场景预测；神经影像研究2则表明，大脑能够从有限视野重建不可见空间并用于行动规划。MonoDream采用类似机制，从片段观测中补全潜在全景、推测可行动路径，实现可靠导航。

MonoDream一边用单目图像做导航决策，一边在训练隐式全景想象力，让模型在有限视野下也能推演完整空间与未来。

如何在机器人脑中构建想象力

具体来说，我们不是试图用有限视野去对抗空间不完整性，而是让模型在训练过程中学会用单目画面推演一个看不见的世界。MonoDream通过统一导航表征 (UNR) 和隐式全景想象机制 (LPD) ，在训练阶段逼迫模型仅凭单目输入去预测当前与未来的全景RGB-D潜特征。这不仅让它在空间维度上从缺失视角中重建完整结构，也让它在时间维度上形成前瞻能力。重要的是，这些想象并不依赖显式渲染或生成，而是内化为导航决策的一部分，沉淀在模型内部。

进入真实部署时，MonoDream选择完全回归现实：不需要全景输入，不需要深度图，不需要显式重建，只凭一枚普通单目相机即可完成导航决策。训练时拥有“看见更多的自由”，推理时却保持“设备极简的克制”。这正是MonoDream设计上的关键转折——让“想象”成为真正的能力，而不是额外消耗。

MonoDream能在转角和盲区中做出正确导航决策，而无想象能力的模型会误判路径、走错房间。

单目潜能远不止于此

实验结果显示，这条路径不仅可行，而且强大。在R2R-CE和RxR-CE等标准基准上，MonoDream在单目设定下取得了领先表现，甚至在训练数据有限的情况下依然保持稳定泛化，并显著缩小了与全景方案之间的性能差距。事实证明，过去单目表现不佳的根源，并非传感器本身，而是模型缺乏补全视野与空间认知的能力。

在R2R-CE基准上，MonoDream仅用单目输入，就达到接近全景与深度模型的性能，且不依赖外部数据。

MonoDream告诉我们：轻感知≠弱能力。一枚相机，并不意味着只能看到有限世界。只要模型具备想象与推演能力，就能补全缺失、洞察结构、推测未来。在具身智能的发展道路上，MonoDream不仅重新定义了“单目能做到什么”，也为“如何以认知能力弥补硬件限制”提供了新的答案。

即使未在RxR-CE基准的数据上训练，MonoDream直接迁移仍达SOTA，展现隐式全景想象机制 (LPD) 赋予的全局理解与长程导航能力。

总结和展望

当机器人能够在单目画面中自行重构全景与未来，它便不再受限于输入本身，而开始依托内生的世界模型进行想象与决策。接下来，这一范式将延展至更高维的具身智能场景——长程规划、交互理解，甚至在未知环境中实现自主推演与探索。MonoDream不是单目能力的封顶，而是让想象力成为具身智能进化的一种新路径。

参考文献：

(1) Robertson, C. E.; Hermann, K. L.; Mynick, A.; Kravitz, D. J.; and Kanwisher, N. 2016. Neural representations integrate the current field of view with the remembered 360 panorama in scene-selective cortex. Current Biology, 26(18): 2463–2468.

(2) Seeber, M.; Stangl, M.; Vallejo Martelo, M.; Topalovic, U.; Hiller, S.; Halpern, C. H.; Langevin, J.-P.; Rao, V. R.; Fried, I.; Eliashiv, D.; et al. 2025. Human neural dynamics of real-world and imagined navigation. Nature Human Behaviour, 9(4): 781–793.