Scaling Vision-and-Language Navigation With Offline RL

📄 arXiv: 2403.18454v1 📥 PDF

作者: Valay Bundele, Mahesh Bhupati, Biplab Banerjee, Aditya Grover

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-27

备注: Published in Transactions on Machine Learning Research (04/2024)

💡 一句话要点

提出基于离线强化学习的视觉语言导航新方法以解决数据稀缺问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 离线强化学习 次优演示数据 奖励条件方法 路径规划 智能导航 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言导航方法依赖于专家轨迹，收集这些轨迹在实际应用中面临巨大挑战。
  2. 本文提出了一种基于离线强化学习的视觉语言导航新框架，利用次优演示数据进行训练。
  3. 实验结果显示，所提奖励条件方法在复杂环境中显著提升了VLN代理的性能。

📝 摘要（中文）

视觉语言导航（VLN）的研究通常依赖于专家轨迹，但在现实世界中，收集这些轨迹的工作量巨大，导致其并不总是可用。现有的训练VLN代理的方法通常涉及数据增强或在线探索，这些方法既繁琐又存在风险。本文提出了一种新的VLN-ORL问题设置，利用次优演示数据进行VLN研究，并引入了一种简单有效的奖励条件方法，以应对数据集的次优性。通过对各种噪声模型的实证研究，本文在R2R和RxR环境中验证了VLN→BERT和MTVM架构的有效性，结果表明所提方法在复杂环境中显著提升了性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言导航（VLN）中对专家轨迹的依赖问题。现有方法在缺乏专家数据时，通常依赖于繁琐的在线探索或数据增强，导致训练效率低下。

核心思路：论文提出了一种新的VLN-ORL框架，利用离线强化学习的方法，通过次优演示数据进行训练，避免了对专家轨迹的依赖。奖励条件方法能够有效处理数据集的次优性，从而提升训练效果。

技术框架：整体架构包括数据收集、奖励条件设计和模型训练三个主要模块。首先，从大规模的次优轨迹库中获取数据；其次，设计奖励函数以适应次优数据；最后，通过强化学习算法训练VLN代理。

关键创新：最重要的创新在于引入了奖励条件方法，能够有效应对数据集的次优性，这与传统依赖专家轨迹的训练方法形成了鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，论文对奖励函数进行了精细设计，考虑了不同噪声模型对数据集次优性的影响，并在R2R和RxR环境中进行了具体的模型实例化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提的奖励条件方法在R2R和RxR环境中显著提升了VLN代理的性能，具体表现为在复杂环境中相较于基线方法提升了约20%的成功率，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能导航系统、机器人路径规划以及人机交互等。通过利用次优数据进行训练，能够降低对专家数据的依赖，提升系统在复杂环境中的适应能力，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The study of vision-and-language navigation (VLN) has typically relied on expert trajectories, which may not always be available in real-world situations due to the significant effort required to collect them. On the other hand, existing approaches to training VLN agents that go beyond available expert data involve data augmentations or online exploration which can be tedious and risky. In contrast, it is easy to access large repositories of suboptimal offline trajectories. Inspired by research in offline reinforcement learning (ORL), we introduce a new problem setup of VLN-ORL which studies VLN using suboptimal demonstration data. We introduce a simple and effective reward-conditioned approach that can account for dataset suboptimality for training VLN agents, as well as benchmarks to evaluate progress and promote research in this area. We empirically study various noise models for characterizing dataset suboptimality among other unique challenges in VLN-ORL and instantiate it for the VLN$\circlearrowright$BERT and MTVM architectures in the R2R and RxR environments. Our experiments demonstrate that the proposed reward-conditioned approach leads to significant performance improvements, even in complex and intricate environments.