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World-Model与移动机器人路径规划
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1.World Model（世界模型）与移动机器人路径规划
1.1.从“预测未来”到“选择动作”
组会汇报｜论文调研与选题阶段
核心问题：World Model（世界模型）到底是在“生成未来”，还是在“做规划”？
2.什么是 World Model（世界模型）？
2.1.一个适合当前学习式 World Model（世界模型）的概括
真实观测 o_t
│
▼
状态表示 / 状态估计
│
▼
内部状态 z_t
│ + 动作 a_t
▼
Dynamics Model（动力学模型）
│
▼
未来状态 z_{t+1}, z_{t+2}, ...World Model（世界模型）的核心通常可以概括为：
- World State Representation（世界状态表示）：把当前环境表示成可供预测的状态；
- Action-conditioned Dynamics（动作条件动力学）：预测执行动作后，世界如何变化。
根据任务需要，还可以额外加入：
- Decoder（解码器）：把内部状态还原成图像、深度、语义等；
- Renderer（渲染器）：从显式三维场景生成视觉观测；
- Reward / Value Head（奖励 / 价值预测头）；
- Task Head（任务预测头）。
结论：World Model（世界模型）的共同点不是“生成视频”，而是“建立能够预测动作后果的内部世界”。
“状态表示 + 动力学预测 + 可选解码/任务头”适合作为分析框架，但不是所有论文都采用同一种结构。
2.2.结构实例：DINO-WM
读图重点：左侧 DINOv2 将观测编码成状态表示，中间动力学模型预测未来特征，右侧 Planning loss 比较预测特征与目标特征，并用于优化候选动作。图中展示了世界模型及使用它的规划流程。
图片来源：DINO-WM 官方项目的模型结构图，对应论文图 2。
3.World Model（世界模型）不等于 Renderer（渲染器）、Simulator（模拟器）和 Planner（规划器）
┌─────────────────────────┐
Observation ─────▶│ World Model（世界模型） │
│ │
│ 世界表示 + 动力学预测 │
└───────────┬─────────────┘
│
Future State
未来世界状态
┌────┴────┐
│ │
▼ ▼
Renderer（渲染器） Planner / Policy
│ （规划器 / 策略）
▼ │
RGB / Depth ▼
Action（动作）3.1.Renderer
解决的是：
“这个内部世界从某个视角看起来是什么样？”
For example:
3D Gaussian（三维高斯场景）
│
▼
Gaussian Renderer（高斯渲染器）
│
▼
RGB 图像Renderer（渲染器）本身通常不负责时间演化，因此：
Renderer（渲染器） ≠ World Model（世界模型）
3.2.Simulator
解决的是：
“执行动作以后，世界会怎样变化？”
它既可以是：
- Physics Engine（物理引擎），如 PyBullet、MuJoCo；
- Learned Dynamics Model（学习式动力学模型），如 Transformer（变换器）、Diffusion Model（扩散模型）；
- 两者结合的 Hybrid Model（混合模型）。
3.3.Planner（规划器） / Policy（策略）
解决的是：
“根据这些预测，我最后应该执行什么动作？”
因此需要区分：
- World Model Core（世界模型本体）：负责表示和预测；
- World-Model-Based System（基于世界模型的完整系统）：可能把规划器、策略、解码器等一起画进去。
4.World Model（世界模型）怎样参与决策？
在线规划 策略学习
候选动作 World Model
│ │
▼ ▼
World Model 世界表示 / 想象经验
│ │
▼ ▼
预测未来 Policy（策略）
│ │
▼ ▼
MPC / CEM Action（动作）
│
▼
Action（动作）
NWM、DINO-WM GWM、X-MOBILITYWorld Model（世界模型）既可以在执行时预测候选动作的未来，也可以主要用于学习更好的 Policy（策略）。
因此，“使用 World Model（世界模型）”并不等于“部署时一定进行 MPC（模型预测控制）搜索”。
4.1.在线规划实例：NWM 的候选轨迹评价
读图重点：P1、P2、P3 是三个候选轨迹，右侧展示各自预测的末帧。NWM 用预测末帧与目标图像的 LPIPS 距离评分，图中 P3 的损失最低，为 0.369，因此获得优先选择。
图片来源：Navigation World Models，论文图 7。
4.2.策略学习实例：GWM 的三维世界建模
读图重点：三维高斯用于表示场景，3D VAE 将其压缩为潜在特征，动作条件动力学模型预测未来，再解码得到未来高斯场景。
怎样用于决策： 在论文的模仿学习设置中，GWM 将扩散模型第一次去噪后的中间特征交给 BC-Transformer 或 Diffusion Policy，由策略输出动作序列。上图展示的是未来场景预测链路，策略模块没有画在图中。
与 NWM 的区别： 上面的 NWM 实例利用未来图像评价和选择候选轨迹；这里的 GWM 利用世界建模得到的特征支持策略学习，执行时由策略生成动作。论文还探索了将 GWM 作为学习式模拟器，预测状态和奖励以支持强化学习训练。
图片来源：GWM 官方项目的方法图。策略接口参见论文 §3.3。
4.3.从 WM 到 WAM
近期的 WAM（World Action Model，世界动作模型）进一步把 Future Prediction（未来预测） 与 Action Generation（动作生成） 结合起来：
Observation / Goal
（观测 / 目标）
│
▼
WAM（世界动作模型）
┌──┴──┐
▼ ▼
未来世界 Action（动作）| 类型 | 主要能力 |
|---|---|
| WM（世界模型） | 预测动作执行后的未来 |
| VLA（视觉-语言-动作模型） | 根据视觉和任务指令直接生成动作 |
| WAM（世界动作模型） | 将未来预测与动作生成联合建模 |
WAM 可以看作 World Model（世界模型）与机器人 Policy（策略）进一步融合的一种近期趋势，而不是简单的“WM + VLA”。
例如 DreamZero 同时建模 Future Visual State（未来视觉状态）和 Robot Action（机器人动作）。
5.四篇论文中，决策真正使用什么？
| 论文 | 世界表示 | 预测什么 | 决策实际使用什么 | 执行时搜索动作？ |
|---|---|---|---|---|
| NWM | VAE Latent（潜在表示） | 未来视觉表示 | 解码后的预测图像与目标图像的视觉距离 | 是，MPC / CEM |
| DINO-WM | DINOv2 Feature（特征） | 未来视觉特征 | 预测特征与目标特征之间的距离 | 是，MPC / CEM |
| GWM | 3D Gaussian Latent（三维高斯潜在表示） | 未来三维场景 | 世界模型中间特征 → Policy（策略） | 主要不是 |
| X-MOBILITY | Latent World State（潜在世界状态） | 未来潜在状态 | 当前世界状态 + Route（路线）→ Policy（策略） | 不是主要方式 |
这说明：World Model（世界模型）能生成什么，和 Planner / Policy（规划器 / 策略）真正使用什么进行决策，是两个不同的问题。
6.World Model（世界模型）与移动机器人路径规划
传统方法 World Model（世界模型）
人工建立状态 / 地图 / 动力学 从数据学习世界表示与状态转移
│ │
▼ ▼
Planner（规划器） 预测动作后果
│ │
▼ ▼
Action（动作） Planner / Policy
（规划器 / 策略）
│
▼
Action（动作）6.1.对移动机器人值得继续研究的问题
1. 预测什么？
- RGB 图像；
- Feature（特征）；
- BEV（鸟瞰图）；
- 3D Gaussian（三维高斯）；
- Latent State（潜在状态）。
2. 怎样用于规划？
- Online Planning（在线规划）：World Model Rollout（世界模型滚动预测） + MPC / CEM；
- Policy Learning（策略学习）：利用世界模型表示或想象经验训练 Policy（策略）。
3. 真正的困难是什么？
- 长时预测误差是否会累积；
- 如何保证几何、碰撞和可通行性约束；
- 什么表示既容易预测，又真正有利于规划。
对移动机器人而言，关键不一定是生成更真实的未来，而是学习“对规划真正有用”的未来表示。
7.Summary
7.1.当前认识
- World Model（世界模型）的核心是表示世界并预测动作后的未来，而不是单纯生成视频。
- 不同方法的关键差异，在于“预测什么表示”以及 Planner / Policy（规划器 / 策略）如何使用这种表示。
- World Model（世界模型）不是路径规划器本身，而是为规划和决策提供可预测的内部世界。
8.参考论文与官方项目
8.1.重点论文
-
Navigation World Models（NWM）
Amir Bar et al., CVPR 2025 -
DINO-WM: World Models on Pre-trained Visual Features enable Zero-shot Planning
Gaoyue Zhou et al., ICML 2025 -
GWM: Towards Scalable Gaussian World Models for Robotic Manipulation
Guanxing Lu et al., ICCV 2025 -
X-MOBILITY: End-To-End Generalizable Navigation via World Modeling
Wei Liu et al., ICRA 2025
8.2.补充论文
- World Action Models are Zero-shot Policies（DreamZero）
Seonghyeon Ye et al., 2026