MDE-AgriVLN: Agricultural Vision-and-Language Navigation with Monocular Depth Estimation

📄 arXiv: 2512.03958v2 📥 PDF

作者: Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xin Chen, Xiang Li

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-03 (更新: 2025-12-15)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MDE-AgriVLN：提出单目深度估计的农业视觉语言导航方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 农业机器人 视觉语言导航 单目深度估计 多模态融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 农业机器人依赖人工或轨道移动，缺乏自主导航能力，而单目视觉限制了其空间感知。
  2. 提出MDE-AgriVLN方法，利用MDE模块从RGB图像生成深度特征，增强机器人对环境的理解。
  3. 在A2A基准测试中，MDE-AgriVLN将成功率提升至0.32，导航误差降至4.08米，性能显著提升。

📝 摘要（中文）

农业机器人在各种农业任务中发挥着强大的辅助作用，但仍然严重依赖人工操作或轨道系统进行移动。 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。与人类的双目视觉不同，大多数农业机器人只配备单个摄像头进行单目视觉，这导致空间感知有限。为了弥合这一差距，我们提出了基于单目深度估计的农业视觉语言导航方法（MDE-AgriVLN），其中我们提出了MDE模块，该模块从RGB图像生成深度特征，以辅助决策者进行多模态推理。在A2A基准上进行评估时，我们的MDE-AgriVLN方法成功地将成功率从0.23提高到0.32，并将导航误差从4.43米降低到4.08米，展示了农业VLN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）旨在使农业机器人能够根据自然语言指令自主导航到目标位置。现有方法在单目视觉条件下，由于缺乏深度信息，导致空间感知能力不足，影响导航精度和成功率。现有方法难以有效利用单目图像进行精准导航。

核心思路：核心思路是利用单目深度估计（MDE）模块，从RGB图像中提取深度信息，从而增强机器人对周围环境的三维感知能力。通过将深度特征与视觉特征融合，可以更准确地理解场景，提高导航决策的准确性。

技术框架：MDE-AgriVLN方法包含以下主要模块：1) RGB图像输入；2) MDE模块：利用深度学习模型从RGB图像中估计深度信息，生成深度特征；3) 多模态融合模块：将RGB图像的视觉特征与MDE模块生成的深度特征进行融合；4) 决策模块：基于融合后的特征，结合自然语言指令，做出导航决策，控制机器人运动。整体流程是从RGB图像提取视觉和深度特征，融合后用于导航决策。

关键创新：关键创新在于引入了单目深度估计模块（MDE）来弥补单目视觉在深度感知上的不足。通过将深度信息融入到视觉语言导航任务中，显著提升了机器人在农业环境中的导航性能。与直接使用RGB图像进行导航的方法相比，MDE-AgriVLN能够更好地理解场景的三维结构。

关键设计：MDE模块的具体实现可能采用现有的单目深度估计网络，例如DPT、MiDaS等。损失函数的设计需要考虑深度估计的准确性，例如可以使用深度图的L1损失或Huber损失。多模态融合模块可以使用注意力机制，学习不同特征的重要性，从而更好地融合视觉和深度信息。具体的网络结构和参数设置需要在实际应用中进行调整和优化。

📊 实验亮点

MDE-AgriVLN方法在A2A基准测试中取得了显著的性能提升。成功率从0.23提高到0.32，提升了39%。导航误差从4.43米降低到4.08米，降低了8%。这些结果表明，引入单目深度估计能够有效提升农业机器人的视觉语言导航能力，使其在复杂农业环境中更加可靠。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种农业场景，例如农田巡检、作物收割、精准施肥等。通过提升农业机器人的自主导航能力，可以减少人工干预，提高农业生产效率，降低生产成本。未来，该技术有望与更先进的传感器和控制系统集成，实现更智能化的农业生产。

📄 摘要（原文）

Agricultural robots are serving as powerful assistants across a wide range of agricultural tasks, nevertheless, still heavily relying on manual operations or railway systems for movement. The AgriVLN method and the A2A benchmark pioneeringly extended Vision-and-Language Navigation (VLN) to the agricultural domain, enabling a robot to navigate to a target position following a natural language instruction. Unlike human binocular vision, most agricultural robots are only given a single camera for monocular vision, which results in limited spatial perception. To bridge this gap, we present the method of Agricultural Vision-and-Language Navigation with Monocular Depth Estimation (MDE-AgriVLN), in which we propose the MDE module generating depth features from RGB images, to assist the decision-maker on multimodal reasoning. When evaluated on the A2A benchmark, our MDE-AgriVLN method successfully increases Success Rate from 0.23 to 0.32 and decreases Navigation Error from 4.43m to 4.08m, demonstrating the state-of-the-art performance in the agricultural VLN domain. Code: https://github.com/AlexTraveling/MDE-AgriVLN.