A Survey on Improving Human Robot Collaboration through Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2512.00027v1 📥 PDF

作者: Nivedan Yakolli, Avinash Gautam, Abhijit Das, Yuankai Qi, Virendra Singh Shekhawat

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.HC

发布日期: 2025-11-06

💡 一句话要点

综述视觉语言导航在人机协作中的应用，探索多机器人协同的未来方向

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 视觉语言导航 人机协作 多机器人系统 机器人导航 自然语言理解

📋 核心要点

  1. 现有VLN模型在多智能体系统中面临双向通信、歧义消解和协同决策的挑战，限制了人机协作的效率。
  2. 通过综述大量文献，论文旨在为VLN与机器人交叉领域的研究提供全面的资源，并指明未来发展方向。
  3. 未来的VLN系统应支持主动澄清、实时反馈和上下文推理，并采用去中心化决策框架以实现高效的多机器人协作。

📝 摘要（中文）

本文全面回顾了视觉语言导航（VLN）在机器人领域的最新进展，并概述了改进多机器人协作的有前景的方向。视觉语言导航是一项多模态协作任务，要求智能体解释人类指令，在3D环境中导航，并在模糊性下进行有效沟通。尽管取得了一些进展，但当前的模型在多智能体系统中仍然难以进行双向通信、解决歧义和进行协作决策。本文回顾了大约200篇相关文章，以深入了解当前的研究现状。通过本次调查，旨在提供一个全面的资源，激发VLN和机器人交叉领域的进一步研究。我们认为，未来的VLN系统应通过先进的自然语言理解（NLU）技术支持主动澄清、实时反馈和上下文推理。此外，具有动态角色分配的去中心化决策框架对于可扩展、高效的多机器人协作至关重要。这些创新可以显著增强人机交互（HRI），并支持在医疗保健、物流和灾难响应等领域进行实际部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言导航（VLN）在多机器人协作场景中的挑战。现有方法在处理双向通信、歧义消解以及协同决策方面存在不足，导致人机协作效率低下，难以适应复杂环境。这些痛点限制了VLN技术在实际场景中的应用，例如医疗、物流和灾难救援等。

核心思路：论文的核心思路是通过综述现有文献，分析VLN技术在机器人协作中的应用现状，并提出未来改进方向。强调未来的VLN系统需要具备主动澄清、实时反馈和上下文推理能力，同时采用去中心化决策框架，以提升多机器人协作的效率和鲁棒性。这种思路旨在为未来的研究提供指导，促进VLN技术在实际场景中的应用。

技术框架：本文主要采用文献综述的方式，对现有VLN技术在机器人协作中的应用进行梳理和分析。整体框架包括：1) 对VLN任务进行定义和介绍；2) 回顾现有VLN模型在机器人领域的应用；3) 分析现有模型的不足之处；4) 提出未来改进方向，包括主动澄清、实时反馈、上下文推理和去中心化决策等；5) 讨论VLN技术在医疗、物流和灾难救援等领域的潜在应用。

关键创新：论文的关键创新在于对现有VLN技术在机器人协作中的应用进行了系统性的综述和分析，并提出了未来改进方向。与现有方法相比，本文更加关注VLN技术在多机器人协作中的应用，并强调了主动澄清、实时反馈、上下文推理和去中心化决策的重要性。这些创新点旨在为未来的研究提供新的思路和方向。

关键设计：本文主要为综述性文章，没有涉及具体的模型设计或参数设置。但文章强调了未来VLN系统需要具备的关键能力，例如主动澄清能力可以通过设计合适的对话策略来实现，实时反馈可以通过设计有效的奖励机制来实现，上下文推理可以通过引入知识图谱等技术来实现，去中心化决策可以通过设计合适的分布式算法来实现。这些设计方向为未来的研究提供了参考。

📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，主要贡献在于对现有VLN技术在机器人协作中的应用进行了全面的回顾和分析，并提出了未来改进方向。论文没有提供具体的实验结果，但通过对现有文献的分析，指出了现有模型的不足之处，并强调了主动澄清、实时反馈、上下文推理和去中心化决策的重要性。这些分析和建议为未来的研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗保健、物流和灾难响应等领域。例如，在医疗保健中，机器人可以根据医护人员的语音指令，在医院内导航并运送药品或医疗设备；在物流领域，机器人可以根据指令在仓库中拣选货物并进行配送；在灾难响应中，机器人可以根据救援人员的指令，在危险环境中进行搜索和救援任务。这些应用可以提高工作效率，降低人员风险。

📄 摘要（原文）

Vision-and-Language Navigation (VLN) is a multi-modal, cooperative task requiring agents to interpret human instructions, navigate 3D environments, and communicate effectively under ambiguity. This paper presents a comprehensive review of recent VLN advancements in robotics and outlines promising directions to improve multi-robot coordination. Despite progress, current models struggle with bidirectional communication, ambiguity resolution, and collaborative decision-making in the multi-agent systems. We review approximately 200 relevant articles to provide an in-depth understanding of the current landscape. Through this survey, we aim to provide a thorough resource that inspires further research at the intersection of VLN and robotics. We advocate that the future VLN systems should support proactive clarification, real-time feedback, and contextual reasoning through advanced natural language understanding (NLU) techniques. Additionally, decentralized decision-making frameworks with dynamic role assignment are essential for scalable, efficient multi-robot collaboration. These innovations can significantly enhance human-robot interaction (HRI) and enable real-world deployment in domains such as healthcare, logistics, and disaster response.