Think, Remember, Navigate: Zero-Shot Object-Goal Navigation with VLM-Powered Reasoning

📄 arXiv: 2511.08942v1 📥 PDF

作者: Mobin Habibpour, Fatemeh Afghah

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-12

💡 一句话要点

提出基于VLM推理的零样本物体目标导航方法，提升导航效率。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 视觉语言模型 机器人导航 零样本学习 思维链 具身智能

📋 核心要点

  1. 现有基于VLM的导航方法未能充分利用VLM的推理能力，限制了其在机器人导航中的潜力。
  2. 该方法将VLM作为主动策略制定者，通过思维链提示、行动历史记录和地图信息融合，指导智能体进行导航。
  3. 实验表明，该方法在导航效率方面优于现有方法，能够生成更直接和逻辑的轨迹。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用视觉-语言模型（VLM）推理能力进行机器人导航的方法。该方法将VLM的角色从被动观察者转变为导航过程中的主动策略制定者。该框架将高层规划外包给VLM，利用其上下文理解能力来指导基于前沿探索的智能体。这种智能引导通过以下三种技术实现：结构化的思维链提示，引出逻辑的、逐步的推理；动态地包含智能体最近的行动历史，以防止陷入循环；以及一种新的能力，使VLM能够解释自顶向下的障碍物地图以及第一人称视角，从而增强空间感知。在HM3D、Gibson和MP3D等具有挑战性的基准测试中，该方法产生了非常直接和逻辑的轨迹，显著提高了导航效率，并为更有能力的具身智能体指明了方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本物体目标导航问题，即在没有特定环境训练的情况下，让智能体导航到指定物体。现有方法通常将VLM作为被动观察者，未能充分利用其推理能力进行高层规划，导致导航效率低下，容易陷入局部循环。

核心思路：论文的核心思路是将VLM的角色转变为主动策略制定者，利用其强大的上下文理解和推理能力进行高层规划，指导智能体进行探索。通过结构化的思维链提示，VLM可以生成逻辑的、逐步的导航策略，从而避免盲目探索。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) VLM推理模块：接收环境信息（第一人称视角图像和自顶向下地图），通过思维链提示生成导航策略；2) 行动历史记录模块：记录智能体最近的行动，防止陷入循环；3) 前沿探索模块：根据VLM生成的导航策略，选择下一个探索目标。智能体根据选择的探索目标执行动作，并更新环境信息，重复以上过程直到找到目标物体。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将VLM的角色从被动观察者转变为主动策略制定者；2) 提出了结构化的思维链提示方法，引导VLM进行逻辑推理；3) 融合了行动历史记录和自顶向下地图信息，增强了VLM的空间感知能力。

关键设计：论文中VLM采用的是预训练的通用VLM模型，没有进行特定任务的微调。思维链提示的设计至关重要，需要精心设计提示语，引导VLM生成有效的导航策略。行动历史记录模块记录了最近N步的行动序列，N是一个超参数，需要根据具体环境进行调整。前沿探索模块采用的是经典的基于信息增益的探索策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在HM3D、Gibson和MP3D等基准测试中，导航效率显著优于现有方法。与基线方法相比，该方法能够生成更直接和逻辑的轨迹，减少了不必要的探索，提高了导航成功率。具体的性能提升数据在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、仓库物流机器人、搜索救援机器人等领域。通过利用VLM的推理能力，机器人可以更好地理解人类指令，自主规划导航路径，完成复杂的任务。未来，该技术有望进一步扩展到更复杂的环境和任务中，实现更智能、更自主的机器人。

📄 摘要（原文）

While Vision-Language Models (VLMs) are set to transform robotic navigation, existing methods often underutilize their reasoning capabilities. To unlock the full potential of VLMs in robotics, we shift their role from passive observers to active strategists in the navigation process. Our framework outsources high-level planning to a VLM, which leverages its contextual understanding to guide a frontier-based exploration agent. This intelligent guidance is achieved through a trio of techniques: structured chain-of-thought prompting that elicits logical, step-by-step reasoning; dynamic inclusion of the agent's recent action history to prevent getting stuck in loops; and a novel capability that enables the VLM to interpret top-down obstacle maps alongside first-person views, thereby enhancing spatial awareness. When tested on challenging benchmarks like HM3D, Gibson, and MP3D, this method produces exceptionally direct and logical trajectories, marking a substantial improvement in navigation efficiency over existing approaches and charting a path toward more capable embodied agents.