LaViRA: Language-Vision-Robot Actions Translation for Zero-Shot Vision Language Navigation in Continuous Environments

📄 arXiv: 2510.19655v1 📥 PDF

作者: Hongyu Ding, Ziming Xu, Yudong Fang, You Wu, Zixuan Chen, Jieqi Shi, Jing Huo, Yifan Zhang, Yang Gao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-22

💡 一句话要点

LaViRA：用于连续环境零样本视觉语言导航的语言-视觉-机器人动作翻译框架

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

关键词: 视觉语言导航 零样本学习 连续环境 多模态大模型 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有VLN-CE方法依赖环境特定航点预测器，泛化性差，或未能充分利用大型模型的推理能力。
  2. LaViRA将动作分解为语言、视觉和机器人动作的层级结构，利用多模态大模型的不同优势。
  3. LaViRA在VLN-CE基准测试中显著超越现有方法，展现了更强的泛化能力和实际部署潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出LaViRA，一个简单而有效的零样本框架，用于解决连续环境下的零样本视觉语言导航（VLN-CE）问题。该问题要求智能体在没有预训练的情况下，根据自然语言指令在未见过的环境中导航。现有方法面临一个关键的权衡：要么依赖于特定于环境的航点预测器，限制了场景的泛化能力；要么在导航过程中未能充分利用大型模型的推理能力。LaViRA通过将动作分解为粗到细的层次结构来解决这个难题：语言动作用于高层规划，视觉动作用于感知定位，机器人动作用于鲁棒导航。这种模块化分解使得我们能够在每个阶段利用不同规模的多模态大型语言模型（MLLM）的独特优势，从而创建一个在推理、定位和实际控制方面都强大的系统。LaViRA在VLN-CE基准测试中显著优于现有的最先进方法，展示了在未见过的环境中卓越的泛化能力，同时保持了透明度和效率，便于实际部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决连续环境下的零样本视觉语言导航（VLN-CE）问题。现有方法的痛点在于，要么依赖于特定环境的航点预测器，导致泛化能力不足；要么未能充分利用大型语言模型在导航过程中的推理能力，限制了智能体的决策质量。

核心思路：LaViRA的核心思路是将导航动作分解为三个层次：语言动作（Language Action）、视觉动作（Vision Action）和机器人动作（Robot Action）。这种分解允许系统在不同层次上利用不同规模的多模态大型语言模型（MLLMs）的优势，从而实现更有效的导航。通过解耦高层规划、感知定位和底层控制，LaViRA能够更好地应对复杂环境和指令。

技术框架：LaViRA的整体框架包含三个主要模块：1) 语言动作模块，负责根据自然语言指令进行高层规划，确定导航目标和策略；2) 视觉动作模块，负责根据当前环境的视觉信息进行感知定位，识别关键地标和障碍物；3) 机器人动作模块，负责执行具体的导航动作，例如前进、转向等，并保证导航的鲁棒性。这三个模块协同工作，完成整个导航任务。

关键创新：LaViRA最重要的技术创新在于其动作分解的层次结构和多模态大型语言模型的有效利用。通过将导航任务分解为语言、视觉和机器人动作，LaViRA能够更好地利用不同模型的优势，实现更高效、更鲁棒的导航。与现有方法相比，LaViRA不需要针对特定环境进行训练，具有更强的泛化能力。

关键设计：LaViRA的关键设计包括：1) 使用多模态大型语言模型进行语言动作规划和视觉动作定位；2) 设计了语言动作、视觉动作和机器人动作之间的接口，保证模块之间的协同工作；3) 采用了鲁棒的机器人控制算法，保证导航的稳定性和可靠性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

LaViRA在VLN-CE基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进方法。具体而言，LaViRA在未见过的环境中展现了卓越的泛化能力，导航成功率得到了显著提高。实验结果表明，LaViRA的动作分解策略和多模态大型语言模型的有效利用是其成功的关键。

🎯 应用场景

LaViRA的研究成果可应用于各种需要智能体在复杂环境中进行导航的场景，例如：家庭服务机器人、仓库物流机器人、自动驾驶汽车等。该研究的实际价值在于提高了智能体在未知环境中的导航能力，降低了对环境的依赖性，为实现更智能、更自主的机器人系统奠定了基础。未来，LaViRA有望进一步扩展到更复杂的任务和环境，例如：灾难救援、城市探索等。

📄 摘要（原文）

Zero-shot Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments (VLN-CE) requires an agent to navigate unseen environments based on natural language instructions without any prior training. Current methods face a critical trade-off: either rely on environment-specific waypoint predictors that limit scene generalization, or underutilize the reasoning capabilities of large models during navigation. We introduce LaViRA, a simple yet effective zero-shot framework that addresses this dilemma by decomposing action into a coarse-to-fine hierarchy: Language Action for high-level planning, Vision Action for perceptual grounding, and Robot Action for robust navigation. This modular decomposition allows us to leverage the distinct strengths of different scales of Multimodal Large Language Models (MLLMs) at each stage, creating a system that is powerful in its reasoning, grounding and practical control. LaViRA significantly outperforms existing state-of-the-art methods on the VLN-CE benchmark, demonstrating superior generalization capabilities in unseen environments, while maintaining transparency and efficiency for real-world deployment.