ImagineNav++: Prompting Vision-Language Models as Embodied Navigator through Scene Imagination
作者: Teng Wang, Xinxin Zhao, Wenzhe Cai, Changyin Sun
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-19
备注: 17 pages, 10 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2410.09874
💡 一句话要点
ImagineNav++：通过场景想象提示视觉-语言模型，实现具身导航
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉导航 视觉-语言模型 场景想象 具身智能 无地图导航
📋 核心要点
- 现有基于LLM的导航方法依赖文本表示，无法有效捕捉空间信息，限制了导航决策。
- ImagineNav++通过想象未来场景图像，将导航规划转化为VLM的最佳视角选择问题，利用VLM的空间感知能力。
- 实验表明，ImagineNav++在无地图导航中达到SOTA，甚至超越了多数基于地图的方法，验证了场景想象和记忆的重要性。
📝 摘要（中文）
视觉导航是自主家庭辅助机器人的基本能力，能够实现诸如物体搜索等长时程任务。虽然最近的方法利用大型语言模型（LLM）来整合常识推理并提高探索效率，但它们的规划仍然受到文本表示的限制，无法充分捕捉空间占用或场景几何结构——这些是导航决策的关键因素。我们探索了视觉-语言模型（VLM）是否仅使用板载RGB/RGB-D流就能实现无地图视觉导航，从而释放它们在空间感知和规划方面的潜力。我们通过一个由想象驱动的导航框架ImagineNav++来实现这一点，该框架从候选机器人视角想象未来的观察图像，并将导航规划转化为VLM的最佳视角图像选择问题。首先，一个未来视角想象模块提炼人类导航偏好，以生成具有高探索潜力的语义上有意义的视点。然后，这些想象的视图作为VLM的视觉提示，以识别信息量最大的视点。为了保持空间一致性，我们开发了一种选择性中央凹记忆机制，该机制通过稀疏到密集框架分层整合关键帧观察，构建一个紧凑而全面的记忆，用于长期空间推理。这种方法将面向目标的导航转化为一系列易于处理的点目标导航任务。在开放词汇物体和实例导航基准上的大量实验表明，ImagineNav++在无地图设置中实现了SOTA性能，甚至超过了大多数基于地图的方法，突出了场景想象和记忆在基于VLM的空间推理中的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在无地图环境下，如何利用视觉-语言模型（VLM）实现高效、准确的视觉导航问题。现有方法，特别是那些依赖大型语言模型（LLM）的方法，虽然能够整合常识推理，但在处理空间信息方面存在不足，因为它们主要依赖文本表示，无法充分捕捉场景的几何结构和空间占用情况。这限制了它们在复杂环境中的导航能力。
核心思路：论文的核心思路是利用VLM的视觉感知能力，通过“场景想象”来弥补传统方法在空间信息处理上的不足。具体来说，ImagineNav++框架通过想象从不同候选视角观察到的未来场景图像，并将导航规划问题转化为一个最佳视角选择问题。VLM被用来评估这些想象的视角，选择信息量最大的一个，从而引导机器人的导航行为。
技术框架：ImagineNav++框架主要包含两个核心模块：未来视角想象模块和选择性中央凹记忆机制。未来视角想象模块负责生成具有高探索潜力的语义上有意义的视点，这些视点作为VLM的视觉提示。选择性中央凹记忆机制则用于维护空间一致性，通过分层整合关键帧观察，构建一个紧凑而全面的记忆，用于长期空间推理。整体流程是将目标导向的导航任务分解为一系列可处理的点目标导航任务。
关键创新：该论文的关键创新在于将“场景想象”的概念引入到VLM驱动的导航中。通过让VLM评估想象的未来场景，该方法能够更好地利用VLM的视觉感知能力进行空间推理和导航规划。此外，选择性中央凹记忆机制也是一个重要的创新，它能够有效地管理和利用历史观测信息，提高导航的鲁棒性和效率。
关键设计：未来视角想象模块的设计细节（例如，如何提炼人类导航偏好并生成有意义的视点）以及选择性中央凹记忆机制的具体实现（例如，稀疏到密集框架的细节、关键帧选择策略、记忆更新机制）是关键的设计要素。论文中可能还涉及特定的损失函数，用于训练未来视角想象模块，以及VLM的prompt工程细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ImagineNav++在无地图开放词汇物体和实例导航基准测试中取得了SOTA性能，甚至超越了大多数基于地图的方法。这表明了场景想象和记忆在基于VLM的空间推理中的重要性，并验证了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于家庭服务机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域。在家庭服务机器人中，可以帮助机器人更好地理解环境，完成物体搜索、清洁等任务。在自动驾驶领域，可以提高车辆在复杂环境中的导航能力。在虚拟现实领域，可以增强虚拟环境的真实感和交互性。
📄 摘要（原文）
Visual navigation is a fundamental capability for autonomous home-assistance robots, enabling long-horizon tasks such as object search. While recent methods have leveraged Large Language Models (LLMs) to incorporate commonsense reasoning and improve exploration efficiency, their planning remains constrained by textual representations, which cannot adequately capture spatial occupancy or scene geometry--critical factors for navigation decisions. We explore whether Vision-Language Models (VLMs) can achieve mapless visual navigation using only onboard RGB/RGB-D streams, unlocking their potential for spatial perception and planning. We achieve this through an imagination-powered navigation framework, ImagineNav++, which imagines future observation images from candidate robot views and translates navigation planning into a simple best-view image selection problem for VLMs. First, a future-view imagination module distills human navigation preferences to generate semantically meaningful viewpoints with high exploration potential. These imagined views then serve as visual prompts for the VLM to identify the most informative viewpoint. To maintain spatial consistency, we develop a selective foveation memory mechanism, which hierarchically integrates keyframe observations via a sparse-to-dense framework, constructing a compact yet comprehensive memory for long-term spatial reasoning. This approach transforms goal-oriented navigation into a series of tractable point-goal navigation tasks. Extensive experiments on open-vocabulary object and instance navigation benchmarks show that ImagineNav++ achieves SOTA performance in mapless settings, even surpassing most map-based methods, highlighting the importance of scene imagination and memory in VLM-based spatial reasoning.