AdaNav: Adaptive Reasoning with Uncertainty for Vision-Language Navigation

📄 arXiv: 2509.24387v1 📥 PDF

作者: Xin Ding, Jianyu Wei, Yifan Yang, Shiqi Jiang, Qianxi Zhang, Hao Wu, Fucheng Jia, Liang Mi, Yuxuan Yan, Weijun Wang, Yunxin Liu, Zhibo Chen, Ting Cao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-29

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

AdaNav：面向视觉-语言导航，基于不确定性的自适应推理框架

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

关键词: 视觉-语言导航 自适应推理 不确定性建模 强化学习 具身智能

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法通常采用固定步长的推理，导致计算冗余和性能次优，无法根据环境难度自适应调整推理频率。
  2. AdaNav提出了一种基于不确定性的自适应推理框架，核心是UAR模块，通过动作熵动态触发推理，实现难度感知的推理策略。
  3. 实验表明，AdaNav仅使用少量训练数据，即可在多个VLN基准测试中显著超越使用大规模数据训练的模型，提升了导航成功率。

📝 摘要（中文）

视觉-语言导航(VLN)要求智能体通过将自然语言指令与长期的序列视觉观察相结合来完成导航任务。显式推理可以增强时间一致性和感知-动作对齐，但固定步长的推理往往导致次优性能和不必要的计算。为了解决这个问题，我们提出了AdaNav，一个基于不确定性的VLN自适应推理框架。其核心是“不确定性自适应推理块”(UAR)，这是一个轻量级的插件，可以动态地触发推理。我们引入了动作熵作为UAR的策略先验，并通过启发式到强化学习的训练方法逐步改进它，使智能体能够在具身任务的严格数据限制下学习难度感知的推理策略。结果表明，仅使用6K训练样本，AdaNav在百万级数据上训练的闭源模型上取得了显著的收益，在R2R val-unseen上提高了20%的成功率，在RxR-CE上提高了11.7%，在真实世界场景中提高了11.4%。代码可在https://github.com/xinding-sys/AdaNav 获取。

🔬 方法详解

问题定义：视觉-语言导航（VLN）任务旨在让智能体根据自然语言指令，在真实或模拟环境中进行导航。现有方法通常采用固定频率的推理步骤，这导致了两个主要问题：一是计算效率低下，在简单场景中进行不必要的推理；二是性能受限，在复杂场景中可能缺乏足够的推理步骤。因此，如何让智能体根据环境的复杂程度自适应地调整推理频率，是VLN领域的一个重要挑战。

核心思路：AdaNav的核心思路是利用智能体在每个时间步的不确定性来动态地触发推理。具体来说，它使用动作熵作为不确定性的度量，当智能体对下一步动作的选择感到不确定时（即动作熵较高），就触发推理过程。这种自适应推理机制允许智能体在需要时进行更深入的思考，而在环境简单时则减少计算量。

技术框架：AdaNav的主要组成部分包括：1) 一个标准的VLN智能体，负责感知环境、理解指令并执行动作；2) 不确定性自适应推理块（UAR），这是一个轻量级的插件，用于动态地触发推理；3) 一个启发式到强化学习（Heuristics to RL）的训练方法，用于学习难度感知的推理策略。整体流程是，智能体在每个时间步计算动作熵，如果动作熵超过阈值，则触发UAR进行推理，否则直接执行动作。

关键创新：AdaNav的关键创新在于其不确定性驱动的自适应推理机制。与现有方法相比，AdaNav能够根据环境的复杂程度动态地调整推理频率，从而提高了计算效率和导航性能。此外，提出的启发式到强化学习的训练方法，使得智能体能够在数据有限的情况下学习有效的推理策略。

关键设计：UAR模块使用动作熵作为触发推理的指标，动作熵越高，表示智能体对下一步动作的选择越不确定，触发推理的可能性就越大。为了训练UAR，论文提出了一种启发式到强化学习的训练方法。首先，使用启发式规则来初始化UAR的策略，然后使用强化学习来优化策略，使其能够更好地适应不同的环境。此外，论文还设计了一个奖励函数，鼓励智能体在需要时进行推理，并在不需要时避免不必要的计算。

📊 实验亮点

AdaNav在R2R val-unseen数据集上取得了显著的性能提升，成功率提高了20%。在更具挑战性的RxR-CE数据集上，成功率提高了11.7%。此外，在真实世界场景中，AdaNav也取得了11.4%的成功率提升。值得注意的是，AdaNav仅使用6K训练样本，就超越了使用百万级数据训练的闭源模型，这充分证明了其自适应推理机制的有效性。

🎯 应用场景

AdaNav的自适应推理框架具有广泛的应用前景，例如在机器人导航、自动驾驶、智能助手等领域。通过根据环境的复杂程度动态调整推理频率，可以提高智能体的效率和鲁棒性，使其能够更好地适应真实世界的复杂环境。此外，该方法还可以应用于其他需要序列决策的任务，例如游戏AI、金融交易等。

📄 摘要（原文）

Vision Language Navigation (VLN) requires agents to follow natural language instructions by grounding them in sequential visual observations over long horizons. Explicit reasoning could enhance temporal consistency and perception action alignment, but reasoning at fixed steps often leads to suboptimal performance and unnecessary computation. To address this, we propose AdaNav, an uncertainty-based adaptive reasoning framework for VLN. At its core is the Uncertainty Adaptive Reasoning Block (UAR), a lightweight plugin that dynamically triggers reasoning. We introduce Action Entropy as a policy prior for UAR and progressively refine it through a Heuristics to RL training method, enabling agents to learn difficulty aware reasoning policies under the strict data limitations of embodied tasks. Results show that with only 6K training samples, AdaNav achieves substantial gains over closed source models trained on million scale data, improving success rate by 20% on R2R val-unseen, 11.7% on RxR-CE, and 11.4% in real world scenes. The code is available at https://github.com/xinding-sys/AdaNav.