Can Pretrained Vision-Language Embeddings Alone Guide Robot Navigation?
作者: Nitesh Subedi, Adam Haroon, Shreyan Ganguly, Samuel T. K. Tetteh, Prajwal Koirala, Cody Fleming, Soumik Sarkar
分类: cs.RO
发布日期: 2025-06-17
备注: 6 figures, 2 tables, Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2025 Workshop on Robot Planning in the Era of Foundation Models (FM4RoboPlan)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出一种最简框架以评估预训练视觉-语言嵌入在机器人导航中的有效性
🎯 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-语言模型 机器人导航 行为克隆 预训练嵌入 长时间规划 空间推理 系统复杂性 资源受限场景
📋 核心要点
- 现有方法在使用预训练视觉-语言嵌入进行机器人导航时，缺乏有效的微调和专门模块，导致性能受限。
- 论文提出了一种最简框架，直接在冻结的视觉-语言嵌入上训练行为克隆策略，以评估其在导航中的有效性。
- 实验结果显示，该方法在语言指定目标的导航中成功率为74%，但平均步骤数为100%专家的3.2倍，揭示了其在长时间规划中的不足。
📝 摘要（中文）
基础模型通过提供丰富的语义表示，已在机器人技术中引发革命。尽管许多方法将预训练的视觉-语言模型与专门的导航架构结合，但核心问题仍然存在：这些预训练嵌入是否能够在没有额外微调或专门模块的情况下成功指导导航？我们提出了一种最简框架，通过直接在冻结的视觉-语言嵌入上训练行为克隆策略，使用由特权专家收集的演示数据。我们的研究表明，该方法在语言指定目标的导航中取得了74%的成功率，尽管平均需要3.2倍的步骤。这一性能差距揭示了预训练嵌入在基本语言基础上有效，但在长时间规划和空间推理方面存在困难。通过提供这一经验基线，我们强调了基础模型作为嵌入任务表示的能力与局限性，为面临系统复杂性与性能设计权衡的机器人研究人员提供了重要见解。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在探讨预训练视觉-语言嵌入是否能够在没有额外微调或专门模块的情况下有效指导机器人导航。现有方法通常依赖于复杂的架构和微调过程，限制了其在资源受限场景中的应用。
核心思路：我们提出了一种最简框架，通过在冻结的视觉-语言嵌入上直接训练行为克隆策略，来评估这些嵌入在导航任务中的有效性。这种设计旨在简化模型结构，同时保持对预训练嵌入的有效利用。
技术框架：整体架构包括三个主要阶段：首先，收集由特权专家演示的数据；其次，使用这些数据在冻结的视觉-语言嵌入上训练行为克隆策略；最后，评估该策略在语言指定目标导航中的表现。
关键创新：本研究的主要创新在于提出了一种无需微调的最简框架，直接利用预训练的视觉-语言嵌入进行导航任务，这与传统方法的复杂性形成鲜明对比。
关键设计：在技术细节上，我们使用了冻结的视觉-语言嵌入作为输入，采用行为克隆策略进行训练，损失函数设计为最小化导航路径与目标之间的距离。
📊 实验亮点
实验结果显示，使用预训练视觉-语言嵌入的导航策略在语言指定目标的成功率为74%，虽然相较于状态感知专家的100%成功率，表现有所不足，但为后续研究提供了重要的经验基线。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、智能家居系统以及人机交互等场景。通过简化导航系统的设计，研究成果有助于在资源受限的环境中实现更高效的机器人操作，推动机器人技术的普及与应用。
📄 摘要（原文）
Foundation models have revolutionized robotics by providing rich semantic representations without task-specific training. While many approaches integrate pretrained vision-language models (VLMs) with specialized navigation architectures, the fundamental question remains: can these pretrained embeddings alone successfully guide navigation without additional fine-tuning or specialized modules? We present a minimalist framework that decouples this question by training a behavior cloning policy directly on frozen vision-language embeddings from demonstrations collected by a privileged expert. Our approach achieves a 74% success rate in navigation to language-specified targets, compared to 100% for the state-aware expert, though requiring 3.2 times more steps on average. This performance gap reveals that pretrained embeddings effectively support basic language grounding but struggle with long-horizon planning and spatial reasoning. By providing this empirical baseline, we highlight both the capabilities and limitations of using foundation models as drop-in representations for embodied tasks, offering critical insights for robotics researchers facing practical design tradeoffs between system complexity and performance in resource-constrained scenarios. Our code is available at https://github.com/oadamharoon/text2nav