A Navigation Framework Utilizing Vision-Language Models

📄 arXiv: 2506.10172v1 📥 PDF

作者: Yicheng Duan, Kaiyu tang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-06-11

💡 一句话要点

提出模块化导航框架以解决视觉语言导航挑战

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

关键词: 视觉语言导航 模块化框架 多模态理解 轻量级规划 环境适应性

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的视觉语言导航方法在处理复杂环境时面临计算成本高和实时部署困难的挑战。
  2. 方法要点：本文提出的模块化导航框架将视觉语言理解与行动规划解耦，使用冻结的视觉语言模型与轻量级规划逻辑结合。
  3. 实验或效果：在Room-to-Room基准上评估系统，尽管存在泛化挑战，但为未来的可扩展导航系统奠定了基础。

📝 摘要（中文）

视觉语言导航（VLN）在具身人工智能中提出了复杂的挑战，要求智能体理解自然语言指令并在视觉丰富且陌生的环境中导航。近期大型视觉语言模型（LVLMs）的进展，如CLIP和Flamingo，显著提升了多模态理解能力，但也带来了计算成本和实时部署的新挑战。本文提出了一种模块化的、可插拔的导航框架，将视觉语言理解与行动规划解耦。通过集成冻结的视觉语言模型Qwen2.5-VL-7B-Instruct与轻量级规划逻辑，我们旨在实现灵活、快速和适应性强的导航，而无需大量的模型微调。我们的框架利用提示工程、结构化历史管理和双帧视觉输入策略来增强导航步骤间的决策连续性。我们在VLN-CE设置下的Room-to-Room基准上使用Matterport3D数据集和Habitat-Lab仿真环境评估了系统。尽管初步结果显示在严格评估设置下对未见环境的泛化存在挑战，但我们的模块化方法为可扩展和高效的导航系统奠定了基础，突出了通过增强环境先验和扩展多模态输入集成的未来改进方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言导航中的高计算成本和实时部署问题。现有方法通常依赖于复杂的模型微调，难以适应新的环境。

核心思路：提出一种模块化的导航框架，通过将视觉语言理解与行动规划分离，利用冻结的视觉语言模型和轻量级的规划逻辑，实现快速、灵活的导航。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 冻结的视觉语言模型（Qwen2.5-VL-7B-Instruct），用于理解自然语言指令；2) 轻量级规划逻辑，负责生成导航动作；3) 提示工程和结构化历史管理，增强决策的连续性。

关键创新：最重要的创新在于模块化设计，使得视觉语言理解与行动规划可以独立优化，显著降低了计算复杂度。与现有方法相比，这种设计允许更灵活的适应性和快速响应。

关键设计：在模型集成中，采用了冻结的视觉语言模型，避免了大量的微调需求。同时，使用双帧视觉输入策略和结构化历史管理来提升决策的连贯性和准确性。实验中未详细披露具体的参数设置和损失函数，但强调了轻量级规划逻辑的有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，尽管在未见环境中的泛化能力存在挑战，但该框架在Room-to-Room基准测试中展示了良好的性能，为未来的研究提供了新的方向。具体的性能数据尚未披露，但初步结果显示出较现有方法的显著提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、机器人导航和虚拟现实等场景，能够提升智能体在复杂环境中的自主导航能力。未来，随着环境先验知识的增强和多模态输入的扩展，该框架有望在更广泛的应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Vision-and-Language Navigation (VLN) presents a complex challenge in embodied AI, requiring agents to interpret natural language instructions and navigate through visually rich, unfamiliar environments. Recent advances in large vision-language models (LVLMs), such as CLIP and Flamingo, have significantly improved multimodal understanding but introduced new challenges related to computational cost and real-time deployment. In this project, we propose a modular, plug-and-play navigation framework that decouples vision-language understanding from action planning. By integrating a frozen vision-language model, Qwen2.5-VL-7B-Instruct, with lightweight planning logic, we aim to achieve flexible, fast, and adaptable navigation without extensive model fine-tuning. Our framework leverages prompt engineering, structured history management, and a two-frame visual input strategy to enhance decision-making continuity across navigation steps. We evaluate our system on the Room-to-Room benchmark within the VLN-CE setting using the Matterport3D dataset and Habitat-Lab simulation environment. Although our initial results reveal challenges in generalizing to unseen environments under strict evaluation settings, our modular approach lays a foundation for scalable and efficient navigation systems, highlighting promising directions for future improvement through enhanced environmental priors and expanded multimodal input integration.