Imaginative World Modeling with Scene Graphs for Embodied Agent Navigation
作者: Yue Hu, Junzhe Wu, Ruihan Xu, Hang Liu, Avery Xi, Henry X. Liu, Ram Vasudevan, Maani Ghaffari
分类: cs.RO
发布日期: 2025-08-09
备注: 23 pages
💡 一句话要点
提出SGImagineNav以解决语义导航中的环境建模问题
🎯 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: 语义导航 场景图 智能体 环境建模 大型语言模型 自适应导航 机器人导航
📋 核心要点
- 现有方法主要依赖于过去的观察，难以在未知环境中进行有效导航，导致目标寻找效率低下。
- SGImagineNav通过构建层次场景图和使用大型语言模型，主动预测和探索未知环境，从而提升导航能力。
- 在HM3D和HSSD基准测试中，SGImagineNav的成功率分别达到了65.4和66.8，显著优于之前的方法，展示了其广泛的适用性。
📝 摘要（中文）
语义导航要求智能体在未知环境中朝向指定目标进行导航。通过采用一种想象式导航策略，在采取行动之前预测未来场景，可以加速目标的寻找。本文提出了SGImagineNav，一个新颖的想象式导航框架，利用符号世界建模主动构建全球环境表示。SGImagineNav维护一个不断演变的层次场景图，并使用大型语言模型预测和探索未知环境部分。与仅依赖过去观察的现有方法不同，这种想象场景图提供了更丰富的语义上下文，使智能体能够主动估计目标位置。SGImagineNav还采用了一种自适应导航策略，在有希望的情况下利用语义捷径，否则探索未知区域以收集额外上下文。这一策略不断扩展已知环境并积累有价值的语义上下文，最终引导智能体朝向目标。SGImagineNav在真实场景和模拟基准中进行了评估，结果显示其成功率在HM3D和HSSD上分别提高至65.4和66.8，展现了跨楼层和跨房间导航的能力，突显了其有效性和通用性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决智能体在未知环境中进行语义导航时的环境建模不足问题。现有方法往往依赖于历史观察，导致对目标位置的估计不够准确。
核心思路：SGImagineNav的核心思路是通过构建层次场景图，结合大型语言模型的预测能力，主动探索未知环境，以增强智能体的导航能力。这样的设计使得智能体能够在行动前获得更丰富的环境信息。
技术框架：SGImagineNav的整体架构包括环境建模模块、场景图维护模块和自适应导航策略模块。环境建模模块负责收集和更新环境信息，场景图维护模块则构建和更新层次场景图，自适应导航策略模块根据当前环境状态选择合适的导航路径。
关键创新：SGImagineNav的主要创新在于其想象式场景图的构建与使用，这一方法与传统依赖历史数据的导航策略本质上不同，提供了更丰富的语义上下文。
关键设计：在设计上，SGImagineNav采用了动态更新的层次场景图结构，结合了大型语言模型的推理能力。此外，导航策略中引入了语义捷径的概念，以优化路径选择和探索效率。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。
📊 实验亮点
SGImagineNav在HM3D和HSSD基准测试中分别实现了65.4和66.8的成功率，显著高于之前的方法，展示了其在真实场景中的有效性和跨楼层、跨房间导航的能力。这一成果表明，SGImagineNav在复杂环境中的导航表现具有较强的通用性。
🎯 应用场景
SGImagineNav的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其是在机器人导航、智能家居、无人驾驶等领域。通过提升智能体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，并推动智能系统的自主决策能力发展。未来，随着技术的进一步成熟，SGImagineNav可能会在更多实际应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Semantic navigation requires an agent to navigate toward a specified target in an unseen environment. Employing an imaginative navigation strategy that predicts future scenes before taking action, can empower the agent to find target faster. Inspired by this idea, we propose SGImagineNav, a novel imaginative navigation framework that leverages symbolic world modeling to proactively build a global environmental representation. SGImagineNav maintains an evolving hierarchical scene graphs and uses large language models to predict and explore unseen parts of the environment. While existing methods solely relying on past observations, this imaginative scene graph provides richer semantic context, enabling the agent to proactively estimate target locations. Building upon this, SGImagineNav adopts an adaptive navigation strategy that exploits semantic shortcuts when promising and explores unknown areas otherwise to gather additional context. This strategy continuously expands the known environment and accumulates valuable semantic contexts, ultimately guiding the agent toward the target. SGImagineNav is evaluated in both real-world scenarios and simulation benchmarks. SGImagineNav consistently outperforms previous methods, improving success rate to 65.4 and 66.8 on HM3D and HSSD, and demonstrating cross-floor and cross-room navigation in real-world environments, underscoring its effectiveness and generalizability.