Leveraging Large Language Model-based Room-Object Relationships Knowledge for Enhancing Multimodal-Input Object Goal Navigation
作者: Leyuan Sun, Asako Kanezaki, Guillaume Caron, Yusuke Yoshiyasu
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2024-03-21
备注: will soon submit to the Elsevier journal, Advanced Engineering Informatics
期刊: Advanced Engineering Informatics 65 (2025)
DOI: 10.1016/j.aei.2025.103135
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的房间-物体关系知识以增强多模态输入的目标导航
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 物体目标导航 大语言模型 多模态输入 模块化方法 环境理解
📋 核心要点
- 现有方法在物体目标导航中难以使代理全面理解环境，且效率低下。
- 本研究提出了一种基于大语言模型的模块化方法，利用物体与房间关系的常识知识进行训练。
- 实验结果显示，在Habitat模拟器中，所提框架在效率指标上比基线提升了10.6%。
📝 摘要（中文）
物体目标导航是具身导航领域中的一项重要工程任务，涉及在未知环境中导航至特定物体类别的实例。尽管已有大量关于端到端和模块化的数据驱动方法的研究，但使代理能够通过感知知识全面理解环境并高效执行物体目标导航仍然是一个重大挑战。近期，大语言模型在此任务中展现出潜力，因其强大的知识提取与整合能力。本研究提出了一种数据驱动的模块化方法，训练于包含从大语言模型提取的物体与房间关系的常识知识的数据集上。我们利用多通道Swin-Unet架构进行多任务学习，结合多模态输入。结果表明，在Habitat模拟器中，我们的框架在效率指标上比基线平均提升了10.6%。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决物体目标导航中代理对环境理解不足的问题。现有方法在处理复杂环境时效率低下，难以实现人类水平的导航能力。
核心思路：论文提出了一种数据驱动的模块化方法，利用大语言模型提取的物体与房间关系的常识知识，增强代理的环境理解能力，从而提高导航效率。
技术框架：整体架构采用多通道Swin-Unet，进行多任务学习，结合多模态输入，包括视觉和语言信息，确保代理能够更好地理解环境。
关键创新：最重要的创新点在于将大语言模型的知识整合进导航任务中，显著提升了代理对环境的理解能力，与传统方法相比，能够更有效地进行物体目标导航。
关键设计：在网络结构上，采用Swin-Unet架构，设计了适应多模态输入的损失函数，并优化了训练参数，以提高模型在复杂环境中的表现。通过引入常识知识，模型能够更好地处理物体与房间之间的关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提框架在Habitat模拟器中比基线方法在效率指标上平均提升了10.6%。此外，实际场景中的演示也显示出该方法在多个房间间高效导航的能力，验证了其实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、机器人导航和自动驾驶等。通过提高代理在复杂环境中的导航能力，能够显著提升人机交互的效率和智能系统的自主性，未来可能在服务机器人和智能助手中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Object-goal navigation is a crucial engineering task for the community of embodied navigation; it involves navigating to an instance of a specified object category within unseen environments. Although extensive investigations have been conducted on both end-to-end and modular-based, data-driven approaches, fully enabling an agent to comprehend the environment through perceptual knowledge and perform object-goal navigation as efficiently as humans remains a significant challenge. Recently, large language models have shown potential in this task, thanks to their powerful capabilities for knowledge extraction and integration. In this study, we propose a data-driven, modular-based approach, trained on a dataset that incorporates common-sense knowledge of object-to-room relationships extracted from a large language model. We utilize the multi-channel Swin-Unet architecture to conduct multi-task learning incorporating with multimodal inputs. The results in the Habitat simulator demonstrate that our framework outperforms the baseline by an average of 10.6% in the efficiency metric, Success weighted by Path Length (SPL). The real-world demonstration shows that the proposed approach can efficiently conduct this task by traversing several rooms. For more details and real-world demonstrations, please check our project webpage (https://sunleyuan.github.io/ObjectNav).