GC-VLN: Instruction as Graph Constraints for Training-free Vision-and-Language Navigation
作者: Hang Yin, Haoyu Wei, Xiuwei Xu, Wenxuan Guo, Jie Zhou, Jiwen Lu
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-09-12
备注: Accepted to CoRL 2025. Project page: this https URL
💡 一句话要点
提出基于图约束优化的免训练视觉语言导航框架，解决真实场景泛化问题
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言导航 零样本学习 图约束优化 机器人导航 空间推理
📋 核心要点
- 现有零样本VLN方法难以泛化到真实连续环境，主要原因是依赖离散环境或模拟器中的无监督训练。
- 论文提出将导航指令分解为空间约束，构建图约束优化问题，通过约束求解实现零样本导航。
- 实验表明，该方法在标准基准上显著提升了成功率和导航效率，并在真实世界环境中表现出良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种免训练的视觉语言导航（VLN）框架。现有的零样本VLN方法主要针对离散环境，或涉及在连续模拟器环境中的无监督训练，这使得它们难以泛化并部署到真实场景中。为了在连续环境中实现免训练框架，我们的框架通过将指令分解为显式的空间约束，将导航引导建模为图约束优化问题。这种约束驱动的范式通过约束求解来解码空间语义，从而实现对未见环境的零样本适应。具体来说，我们构建了一个空间约束库，涵盖了VLN指令中提到的所有类型的空间关系。人类指令被分解为一个有向无环图，包含路标节点、对象节点和边，这些节点和边被用作查询来检索库，从而构建图约束。图约束优化通过约束求解器来确定路标的位置，从而获得机器人的导航路径和最终目标。为了处理无解或多解的情况，我们构建了一个导航树和回溯机制。在标准基准上的大量实验表明，与最先进的零样本VLN方法相比，成功率和导航效率都有显著提高。我们进一步进行了真实世界的实验，表明我们的框架可以有效地推广到新的环境和指令集，为更鲁棒和自主的导航框架铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视觉语言导航（VLN）方法，尤其是零样本方法，在真实连续环境中泛化能力较弱。主要原因是这些方法依赖于离散环境或者需要在连续模拟器环境中进行无监督训练，这与真实世界的复杂性和多样性存在差距。因此，如何在无需训练的情况下，使VLN模型能够适应新的、未见过的真实环境是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是将导航指令转化为空间约束，并利用图约束优化来求解导航路径。具体来说，将复杂的自然语言指令分解为一系列明确的空间关系，例如“直走到桌子旁”、“左转到椅子后面”等，并将这些关系转化为机器人运动的约束条件。通过构建一个包含路标节点、对象节点和边的有向无环图，将导航问题转化为一个图约束优化问题。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 指令解析模块：将自然语言指令解析为包含空间关系的结构化表示；2) 空间约束库：预先构建一个包含各种空间关系的约束库，例如“在...旁边”、“在...前面”等；3) 图构建模块：根据解析后的指令，从空间约束库中检索相应的约束，构建一个有向无环图，其中节点表示路标或对象，边表示空间约束；4) 图约束优化模块：利用约束求解器，求解图约束优化问题，得到路标的位置，从而规划出导航路径；5) 导航树与回溯机制：为了处理无解或多解的情况，构建导航树，并采用回溯机制进行搜索。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将导航问题转化为图约束优化问题，并利用约束求解器来求解导航路径。这种方法无需训练，可以直接应用于新的、未见过的环境。与现有方法的本质区别在于，现有方法通常依赖于训练数据来学习导航策略，而该方法则通过显式的空间约束来指导导航。
关键设计：关键设计包括：1) 空间约束库的构建，需要覆盖VLN指令中常见的空间关系；2) 图约束优化问题的建模，需要选择合适的约束求解器；3) 导航树的构建和回溯机制的设计，需要平衡搜索效率和导航精度。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在标准VLN基准测试中取得了显著的性能提升。与最先进的零样本VLN方法相比，成功率和导航效率均有明显提高。此外，在真实世界环境中的实验也验证了该方法的泛化能力，表明其能够有效地适应新的环境和指令集。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人自主导航、智能家居、自动驾驶等领域。例如，在智能家居中，机器人可以根据用户的语音指令，自主导航到指定位置，完成各种任务。在自动驾驶领域，该方法可以用于解析乘客的导航指令，规划行驶路线。该研究为实现更鲁棒、更自主的导航系统奠定了基础。
📄 摘要（原文）
In this paper, we propose a training-free framework for vision-and-language navigation (VLN). Existing zero-shot VLN methods are mainly designed for discrete environments or involve unsupervised training in continuous simulator environments, which makes it challenging to generalize and deploy them in real-world scenarios. To achieve a training-free framework in continuous environments, our framework formulates navigation guidance as graph constraint optimization by decomposing instructions into explicit spatial constraints. The constraint-driven paradigm decodes spatial semantics through constraint solving, enabling zero-shot adaptation to unseen environments. Specifically, we construct a spatial constraint library covering all types of spatial relationship mentioned in VLN instructions. The human instruction is decomposed into a directed acyclic graph, with waypoint nodes, object nodes and edges, which are used as queries to retrieve the library to build the graph constraints. The graph constraint optimization is solved by the constraint solver to determine the positions of waypoints, obtaining the robot's navigation path and final goal. To handle cases of no solution or multiple solutions, we construct a navigation tree and the backtracking mechanism. Extensive experiments on standard benchmarks demonstrate significant improvements in success rate and navigation efficiency compared to state-of-the-art zero-shot VLN methods. We further conduct real-world experiments to show that our framework can effectively generalize to new environments and instruction sets, paving the way for a more robust and autonomous navigation framework.