VLN-Zero: Rapid Exploration and Cache-Enabled Neurosymbolic Vision-Language Planning for Zero-Shot Transfer in Robot Navigation

📄 arXiv: 2509.18592v1 📥 PDF

作者: Neel P. Bhatt, Yunhao Yang, Rohan Siva, Pranay Samineni, Daniel Milan, Zhangyang Wang, Ufuk Topcu

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-09-23

备注: Codebase, datasets, and videos for VLN-Zero are available at: https://vln-zero.github.io/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

VLN-Zero：面向机器人导航零样本迁移的快速探索与缓存神经符号视觉语言规划

🎯 匹配领域: 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 机器人导航 神经符号推理 场景图

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖于详尽的探索或刚性的导航策略，难以泛化到新环境，限制了现实世界自主性的可扩展性。
  2. VLN-Zero利用视觉语言模型构建符号场景图，结合神经符号规划和缓存机制，实现高效的零样本导航。
  3. 实验表明，VLN-Zero在成功率、导航时间和VLM调用次数上均优于现有零样本模型和多数微调基线。

📝 摘要（中文）

VLN-Zero是一个双阶段视觉语言导航框架，旨在实现未知环境中的快速适应。该框架利用视觉语言模型（VLM）高效构建符号场景图，并实现零样本神经符号导航。在探索阶段，结构化提示引导VLM进行信息丰富且多样化的轨迹搜索，从而生成紧凑的场景图表示。在部署阶段，神经符号规划器基于场景图和环境观测进行推理，生成可执行的计划，同时缓存执行模块通过重用先前计算的任务-位置轨迹来加速适应。通过结合快速探索、符号推理和缓存执行，该框架克服了现有视觉语言导航方法的计算低效和泛化性差的问题，从而在未知环境中实现鲁棒且可扩展的决策。VLN-Zero在各种环境中实现了比最先进的零样本模型高2倍的成功率，优于大多数微调基线，并以一半的时间和平均减少55%的VLM调用次数到达目标位置。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言导航方法在未知环境中泛化能力差，通常需要大量的探索或微调。这些方法计算效率低，难以适应真实世界的复杂环境。论文旨在解决零样本条件下的机器人导航问题，即在没有预先训练的情况下，使机器人在新环境中快速、有效地完成导航任务。

核心思路：VLN-Zero的核心思路是结合视觉语言模型的感知能力、符号推理的规划能力以及缓存机制的加速能力。通过视觉语言模型构建环境的符号表示，利用神经符号规划器进行推理，并利用缓存机制重用已知的轨迹，从而实现高效的零样本导航。这种方法旨在克服传统方法在泛化性和计算效率方面的局限性。

技术框架：VLN-Zero框架包含两个主要阶段：探索阶段和部署阶段。在探索阶段，使用结构化提示引导视觉语言模型探索环境，构建场景图。在部署阶段，神经符号规划器基于场景图和环境观测生成导航计划，并使用缓存执行模块加速执行。整体流程是从视觉感知到符号推理，再到动作执行的循环过程。

关键创新：VLN-Zero的关键创新在于结合了快速探索、符号推理和缓存执行。快速探索利用视觉语言模型高效构建场景图，符号推理利用神经符号规划器进行全局规划，缓存执行通过重用已知的轨迹加速适应。这种结合克服了传统方法在泛化性和计算效率方面的局限性，实现了更鲁棒和可扩展的零样本导航。

关键设计：在探索阶段，使用结构化提示（structured prompts）引导VLM进行探索，例如“寻找包含X的房间”。场景图的构建方式是基于VLM对环境的理解，节点表示位置，边表示位置之间的可达性。神经符号规划器使用强化学习进行训练，目标是最大化导航成功率。缓存执行模块维护一个任务-位置轨迹的缓存，当遇到相似的任务和位置时，直接重用缓存中的轨迹。

📊 实验亮点

VLN-Zero在多个导航环境中进行了实验，结果表明其性能显著优于现有方法。与最先进的零样本模型相比，VLN-Zero的成功率提高了2倍，并且优于大多数微调基线。此外，VLN-Zero在导航时间上缩短了一半，平均减少了55%的VLM调用次数，表明其具有更高的效率和更强的泛化能力。

🎯 应用场景

VLN-Zero具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、仓库物流机器人、搜索救援机器人等领域。该研究能够使机器人在未知环境中快速适应并完成导航任务，降低了部署成本和维护难度。未来，该技术可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，例如多机器人协同导航、动态环境下的导航等。

📄 摘要（原文）

Rapid adaptation in unseen environments is essential for scalable real-world autonomy, yet existing approaches rely on exhaustive exploration or rigid navigation policies that fail to generalize. We present VLN-Zero, a two-phase vision-language navigation framework that leverages vision-language models to efficiently construct symbolic scene graphs and enable zero-shot neurosymbolic navigation. In the exploration phase, structured prompts guide VLM-based search toward informative and diverse trajectories, yielding compact scene graph representations. In the deployment phase, a neurosymbolic planner reasons over the scene graph and environmental observations to generate executable plans, while a cache-enabled execution module accelerates adaptation by reusing previously computed task-location trajectories. By combining rapid exploration, symbolic reasoning, and cache-enabled execution, the proposed framework overcomes the computational inefficiency and poor generalization of prior vision-language navigation methods, enabling robust and scalable decision-making in unseen environments. VLN-Zero achieves 2x higher success rate compared to state-of-the-art zero-shot models, outperforms most fine-tuned baselines, and reaches goal locations in half the time with 55% fewer VLM calls on average compared to state-of-the-art models across diverse environments. Codebase, datasets, and videos for VLN-Zero are available at: https://vln-zero.github.io/.