Expand Your SCOPE: Semantic Cognition over Potential-Based Exploration for Embodied Visual Navigation

📄 arXiv: 2511.08935v1 📥 PDF

作者: Ningnan Wang, Weihuang Chen, Liming Chen, Haoxuan Ji, Zhongyu Guo, Xuchong Zhang, Hongbin Sun

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-11-12

💡 一句话要点

提出SCOPE框架以提升具身视觉导航的决策能力

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 具身视觉导航 潜力驱动探索 视觉-语言模型 时空潜力图 自我反思机制 长时间规划 决策优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在具身视觉导航中未能有效利用视觉边界信息，导致决策质量不足。
  2. 提出的SCOPE框架通过潜力驱动的探索，结合视觉-语言模型和时空潜力图，增强了决策的目标相关性。
  3. 实验结果显示，SCOPE在准确率上超越了现有基线，表明其在长时间规划和决策质量上的显著提升。

📝 摘要（中文）

具身视觉导航仍然是一项具有挑战性的任务，代理必须在有限知识下探索未知环境。现有的零样本研究表明，结合记忆机制以支持目标导向行为可以改善长时间规划性能。然而，它们忽视了视觉边界，这在根本上决定了未来的轨迹和观察，并未能推断部分视觉观察与导航目标之间的关系。本文提出了基于潜力的语义认知框架SCOPE，明确利用边界信息驱动潜力探索，从而实现更为知情和与目标相关的决策。SCOPE通过视觉-语言模型估计探索潜力，并将其组织成时空潜力图，捕捉边界动态以支持长时间规划。此外，SCOPE还结合自我反思机制，重新审视和优化先前决策，提高可靠性并减少过度自信的错误。实验结果表明，SCOPE在两个不同的具身导航任务中，准确率比最先进的基线提高了4.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决具身视觉导航中现有方法对视觉边界信息的忽视，导致的决策不准确和规划性能不足的问题。

核心思路：SCOPE框架通过引入潜力驱动的探索机制，结合视觉-语言模型，利用边界信息来指导决策，从而提升导航的有效性和准确性。

技术框架：SCOPE的整体架构包括三个主要模块：视觉-语言模型用于潜力估计，时空潜力图用于动态边界捕捉，以及自我反思机制用于优化决策。

关键创新：SCOPE的核心创新在于将视觉边界信息与潜力探索相结合，形成时空潜力图，从而显著提升了长时间规划的能力，与现有方法相比具有本质区别。

关键设计：在技术细节上，SCOPE采用了特定的损失函数来优化潜力估计，并设计了适应性参数设置，以确保模型在不同环境下的鲁棒性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，SCOPE在两个具身导航任务中相较于最先进的基线提高了4.6%的准确率，显示出其在决策质量和规划能力上的显著优势。进一步分析表明，SCOPE的核心组件有效提升了模型的校准能力和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等，能够在复杂环境中实现更高效的自主探索与决策。通过提升具身视觉导航的性能，SCOPE框架有望推动智能体在未知环境中的应用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Embodied visual navigation remains a challenging task, as agents must explore unknown environments with limited knowledge. Existing zero-shot studies have shown that incorporating memory mechanisms to support goal-directed behavior can improve long-horizon planning performance. However, they overlook visual frontier boundaries, which fundamentally dictate future trajectories and observations, and fall short of inferring the relationship between partial visual observations and navigation goals. In this paper, we propose Semantic Cognition Over Potential-based Exploration (SCOPE), a zero-shot framework that explicitly leverages frontier information to drive potential-based exploration, enabling more informed and goal-relevant decisions. SCOPE estimates exploration potential with a Vision-Language Model and organizes it into a spatio-temporal potential graph, capturing boundary dynamics to support long-horizon planning. In addition, SCOPE incorporates a self-reconsideration mechanism that revisits and refines prior decisions, enhancing reliability and reducing overconfident errors. Experimental results on two diverse embodied navigation tasks show that SCOPE outperforms state-of-the-art baselines by 4.6\% in accuracy. Further analysis demonstrates that its core components lead to improved calibration, stronger generalization, and higher decision quality.