IVLMap: Instance-Aware Visual Language Grounding for Consumer Robot Navigation

📄 arXiv: 2403.19336v1 📥 PDF

作者: Jiacui Huang, Hongtao Zhang, Mingbo Zhao, Zhou Wu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-03-28

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出IVLMap以解决实例级和属性级导航问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉与语言导航 实例感知 语义映射 自然语言处理 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有视觉与语言导航方法在实例级和属性级导航任务中存在局限，无法有效区分同一对象的不同实例。
  2. 本文提出的IVLMap通过融合RGBD视频数据和自然语言地图索引，实现了实例级和属性级的语义映射。
  3. 实验结果表明，IVLMap在导航准确性上平均提升了14.4%，显示了其在实际应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

视觉与语言导航（VLN）是一项挑战性任务，要求机器人在真实环境中根据自然语言指令进行导航。现有方法在实例级和属性级导航任务中存在局限性，无法区分同一对象的不同实例。为了解决这一问题，本文提出了一种新的方法——实例感知视觉语言地图（IVLMap），通过融合机器人收集的RGBD视频数据与特定设计的自然语言地图索引，构建实例级和属性级的语义映射。与大型语言模型结合后，IVLMap能够将自然语言转化为包含实例和属性信息的导航目标，实现精准定位，并基于自然语言指令完成零-shot端到端导航任务。实验结果显示，该方法在导航准确性上平均提升了14.4%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉与语言导航中的实例级和属性级任务，现有方法无法区分同一对象的不同实例，导致导航精度不足。

核心思路：IVLMap通过融合RGBD视频数据与自然语言地图索引，构建实例级和属性级的语义映射，以增强机器人对环境的理解和导航能力。

技术框架：整体架构包括数据采集模块（RGBD视频）、语义映射模块（自然语言索引）、以及与大型语言模型的集成，形成从自然语言到导航目标的转换流程。

关键创新：IVLMap的核心创新在于其实例级和属性级的语义映射能力，能够有效区分同一类对象的不同实例，与现有方法相比，显著提高了导航的准确性和灵活性。

关键设计：在设计中，采用了特定的自然语言索引方式，结合了深度学习模型的特征提取能力，确保了导航任务的零-shot学习能力，具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，IVLMap在导航准确性上平均提升了14.4%，相较于现有基线方法表现出显著的性能提升。这一结果表明，IVLMap在实例级和属性级导航任务中的有效性，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

IVLMap的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在家庭服务机器人、智能仓储和无人驾驶等领域。通过提升机器人在复杂环境中的导航能力，该技术能够显著改善人机交互体验，并推动智能机器人在实际场景中的应用。未来，随着技术的进一步发展，IVLMap有望在更复杂的任务中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Vision-and-Language Navigation (VLN) is a challenging task that requires a robot to navigate in photo-realistic environments with human natural language promptings. Recent studies aim to handle this task by constructing the semantic spatial map representation of the environment, and then leveraging the strong ability of reasoning in large language models for generalizing code for guiding the robot navigation. However, these methods face limitations in instance-level and attribute-level navigation tasks as they cannot distinguish different instances of the same object. To address this challenge, we propose a new method, namely, Instance-aware Visual Language Map (IVLMap), to empower the robot with instance-level and attribute-level semantic mapping, where it is autonomously constructed by fusing the RGBD video data collected from the robot agent with special-designed natural language map indexing in the bird's-in-eye view. Such indexing is instance-level and attribute-level. In particular, when integrated with a large language model, IVLMap demonstrates the capability to i) transform natural language into navigation targets with instance and attribute information, enabling precise localization, and ii) accomplish zero-shot end-to-end navigation tasks based on natural language commands. Extensive navigation experiments are conducted. Simulation results illustrate that our method can achieve an average improvement of 14.4\% in navigation accuracy. Code and demo are released at https://ivlmap.github.io/.