SUM-AgriVLN: Spatial Understanding Memory for Agricultural Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2510.14357v1 📥 PDF

作者: Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xiang Li

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-16

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SUM-AgriVLN，利用空间记忆提升农业视觉语言导航性能

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

关键词: 农业机器人 视觉语言导航 空间记忆 3D重建 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有农业VLN方法忽略了导航指令的重复性，未能有效利用历史经验提供的空间上下文信息。
  2. SUM-AgriVLN通过3D重建和空间表示构建空间理解记忆，为后续导航指令提供空间上下文。
  3. 在A2A基准测试中，SUM-AgriVLN将成功率从0.47提升至0.54，证明了其在农业领域的有效性。

📝 摘要（中文）

农业机器人正在成为各种农业任务中的强大助手，但目前仍然严重依赖人工操作或固定轨道系统进行移动。 AgriVLN方法和A2A基准率先将视觉语言导航（VLN）扩展到农业领域，使机器人能够按照自然语言指令导航到目标位置。在实际农业场景中，导航指令经常重复出现，但AgriVLN将每个指令视为一个独立的episode，忽略了过去经验为后续指令提供空间上下文的潜力。为了弥合这一差距，我们提出了一种用于农业视觉语言导航的空间理解记忆方法（SUM-AgriVLN），其中SUM模块采用空间理解并通过3D重建和表示来保存空间记忆。在A2A基准上进行评估时，我们的SUM-AgriVLN有效地将成功率从0.47提高到0.54，导航误差略有增加，从2.91米增加到2.93米，展示了在农业领域的最先进性能。

🔬 方法详解

问题定义：农业视觉语言导航（AgriVLN）旨在使机器人能够根据自然语言指令在农业环境中导航。现有的AgriVLN方法，如A2A，将每个导航指令视为独立的episode，忽略了农业环境中指令重复出现的特性。这种处理方式无法有效利用历史导航经验中蕴含的空间信息，限制了导航性能的提升。

核心思路：SUM-AgriVLN的核心思路是利用空间理解记忆模块（SUM）来存储和利用历史导航经验中的空间信息。通过3D重建和空间表示，SUM模块能够构建对环境的空间理解，并将其存储在空间记忆中。在后续导航指令到来时，SUM模块可以提供空间上下文信息，帮助机器人更准确地理解指令并规划导航路径。

技术框架：SUM-AgriVLN的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉输入模块：用于处理来自机器人的视觉输入，例如摄像头图像。2) 语言输入模块：用于处理自然语言导航指令。3) 空间理解记忆模块（SUM）：这是该方法的核心模块，负责构建和维护空间记忆。SUM模块首先对环境进行3D重建，然后将重建结果表示为空间记忆。4) 导航决策模块：根据视觉输入、语言输入和空间记忆，做出导航决策，控制机器人的运动。

关键创新：SUM-AgriVLN的关键创新在于引入了空间理解记忆模块（SUM），该模块能够通过3D重建和空间表示来构建对环境的空间理解，并将其存储在空间记忆中。与现有方法相比，SUM-AgriVLN能够有效利用历史导航经验中的空间信息，为后续导航指令提供空间上下文，从而提高导航性能。

关键设计：SUM模块的关键设计包括：1) 3D重建方法：论文可能采用了SLAM或SfM等方法进行3D重建。2) 空间表示方法：论文可能采用了点云、体素或神经隐式表示等方法来表示空间记忆。3) 记忆更新机制：论文需要设计一种机制来更新空间记忆，例如，当机器人遇到新的环境区域时，需要将新的信息添加到空间记忆中。4) 记忆检索机制：论文需要设计一种机制来检索空间记忆，例如，当机器人接收到新的导航指令时，需要从空间记忆中检索相关的空间上下文信息。具体参数设置、损失函数和网络结构等细节未知，需要查阅论文原文。

📊 实验亮点

SUM-AgriVLN在A2A基准测试中取得了显著的性能提升。具体而言，成功率从0.47提高到0.54，提升了约15%。虽然导航误差略有增加，从2.91米增加到2.93米，但整体性能仍然优于现有方法，证明了SUM-AgriVLN在农业视觉语言导航领域的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于农业机器人自主导航，例如田间巡检、作物收割、精准施肥等任务。通过提升农业机器人的自主导航能力，可以降低人工成本，提高农业生产效率，并促进农业智能化发展。未来，该技术还可以扩展到其他需要重复导航的场景，例如仓库物流、室内服务等。

📄 摘要（原文）

Agricultural robots are emerging as powerful assistants across a wide range of agricultural tasks, nevertheless, still heavily rely on manual operation or fixed rail systems for movement. The AgriVLN method and the A2A benchmark pioneeringly extend Vision-and-Language Navigation (VLN) to the agricultural domain, enabling robots to navigate to the target positions following the natural language instructions. In practical agricultural scenarios, navigation instructions often repeatedly occur, yet AgriVLN treat each instruction as an independent episode, overlooking the potential of past experiences to provide spatial context for subsequent ones. To bridge this gap, we propose the method of Spatial Understanding Memory for Agricultural Vision-and-Language Navigation (SUM-AgriVLN), in which the SUM module employs spatial understanding and save spatial memory through 3D reconstruction and representation. When evaluated on the A2A benchmark, our SUM-AgriVLN effectively improves Success Rate from 0.47 to 0.54 with slight sacrifice on Navigation Error from 2.91m to 2.93m, demonstrating the state-of-the-art performance in the agricultural domain. Code: https://github.com/AlexTraveling/SUM-AgriVLN.