MapGPT: Map-Guided Prompting with Adaptive Path Planning for Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2401.07314v3 📥 PDF

作者: Jiaqi Chen, Bingqian Lin, Ran Xu, Zhenhua Chai, Xiaodan Liang, Kwan-Yee K. Wong

分类: cs.AI, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-01-14 (更新: 2024-06-20)

备注: LLM/VLM-based VLN Agents. Accepted to ACL 2024. Project: https://chen-judge.github.io/MapGPT/

💡 一句话要点

提出MapGPT以解决视觉语言导航中的全局理解问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 路径规划 全局理解 在线地图 自适应机制 GPT-4 智能体

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言导航方法在全局环境理解上存在不足，无法有效引导智能体进行全面探索。
  2. 本文提出的MapGPT通过在线语言地图引导智能体，结合节点信息和拓扑关系，增强了空间理解能力。
  3. 实验结果显示，MapGPT在R2R和REVERIE任务上实现了约10%和12%的成功率提升，展现了其优越的性能。

📝 摘要（中文）

具备GPT作为大脑的具身智能体在多种任务中展现了卓越的决策和泛化能力。然而，现有的视觉语言导航（VLN）零-shot智能体仅通过GPT-4选择局部环境中的潜在位置，未能有效构建智能体的全局视图。本文提出了一种新颖的基于地图引导的GPT智能体MapGPT，采用在线语言形式的地图以促进全局探索。具体而言，我们构建了在线地图，并将其融入包含节点信息和拓扑关系的提示中，以帮助GPT理解空间环境。得益于这一设计，我们进一步提出了一种自适应规划机制，辅助智能体基于地图进行多步路径规划，系统性地逐步探索多个候选节点或子目标。大量实验表明，MapGPT适用于GPT-4和GPT-4V，在R2R和REVERIE上实现了最先进的零-shot性能，分别提升约10%和12%的成功率，展示了GPT新兴的全局思维和路径规划能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉语言导航方法在全局环境理解上的不足，现有方法仅依赖局部信息，无法有效引导智能体进行全面探索。

核心思路：论文提出的MapGPT通过构建在线语言形式的地图，结合节点信息和拓扑关系，帮助智能体更好地理解和探索环境，进而实现更有效的路径规划。

技术框架：整体架构包括在线地图构建模块、提示生成模块和自适应路径规划模块。在线地图提供环境的全局视图，提示生成模块将地图信息融入到GPT的输入中，自适应路径规划模块则负责多步路径的决策。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了在线语言地图，改变了传统方法仅依赖局部信息的局限，使得智能体具备了全局思维能力。

关键设计：在设计中，节点信息和拓扑关系被有效整合到提示中，确保GPT能够理解空间结构。此外，自适应规划机制允许智能体在探索过程中动态调整目标，提升了路径规划的灵活性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MapGPT在R2R和REVERIE任务上分别实现了约10%和12%的成功率提升，超越了现有的基线方法，展示了其在视觉语言导航中的强大能力和创新性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人导航、虚拟现实环境中的交互以及自动驾驶系统等。通过提升智能体的全局理解能力，MapGPT能够在复杂环境中更有效地执行任务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Embodied agents equipped with GPT as their brains have exhibited extraordinary decision-making and generalization abilities across various tasks. However, existing zero-shot agents for vision-and-language navigation (VLN) only prompt GPT-4 to select potential locations within localized environments, without constructing an effective "global-view" for the agent to understand the overall environment. In this work, we present a novel map-guided GPT-based agent, dubbed MapGPT, which introduces an online linguistic-formed map to encourage global exploration. Specifically, we build an online map and incorporate it into the prompts that include node information and topological relationships, to help GPT understand the spatial environment. Benefiting from this design, we further propose an adaptive planning mechanism to assist the agent in performing multi-step path planning based on a map, systematically exploring multiple candidate nodes or sub-goals step by step. Extensive experiments demonstrate that our MapGPT is applicable to both GPT-4 and GPT-4V, achieving state-of-the-art zero-shot performance on R2R and REVERIE simultaneously (~10% and ~12% improvements in SR), and showcasing the newly emergent global thinking and path planning abilities of the GPT.