Foresight: Iterative Reasoning About Clues that Matter for Navigation
作者: Arthur Zhang, Carl Qi, Donne Su, Xiangyun Meng, Amy Zhang, Joydeep Biswas
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-06-12
💡 一句话要点
提出Foresight框架以解决开放世界无地图导航问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 无地图导航 视觉-语言模型 运动规划 计划批评 强化学习 开放世界 机器人导航
📋 核心要点
- 现有方法依赖于已知导航因素，无法有效处理开放世界中的不明确目标和环境线索。
- Foresight框架通过微调的视觉-语言模型，结合计划批评和迭代优化，提升导航决策的准确性。
- 在六个真实环境中，Foresight相较于最先进的基线提高了37%的任务成功率，显著减少了干预次数。
📝 摘要（中文）
开放世界的无地图导航需要从稀疏的语言指令中解析不明确的目标，并推断哪些环境线索与达到目标相关。现有方法依赖于已知的导航因素，或在运动规划前识别线索，导致遗漏计划依赖的线索。本文提出Foresight框架，通过微调的视觉-语言模型(VLM)在图像空间中交替提出运动计划并进行批评，利用语言目标和视觉上下文进行迭代运动优化。通过人类反馈学习奖励模型，并在计划-批评循环中使用强化学习进行后训练。实验结果表明，Foresight在六个真实环境中提高了37%的任务成功率，并减少了52%的干预次数。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决开放世界无地图导航中的不明确目标解析和环境线索推断问题。现有方法通常依赖于已知的导航因素，导致在复杂环境中表现不佳，尤其是在缺乏明确线索时。
核心思路：Foresight框架的核心思想是利用微调的视觉-语言模型(VLM)在测试时交替提出和批评运动计划，通过语言目标和视觉上下文进行迭代优化，从而更好地适应开放世界的导航需求。
技术框架：Foresight的整体架构包括两个主要模块：运动计划生成和计划批评。首先，模型根据当前视觉输入生成初步的运动计划；然后，利用语言目标和环境上下文对该计划进行批评，反馈信息用于优化后续的运动计划。
关键创新：Foresight的主要创新在于引入了计划批评机制，使得模型能够在执行前进行多次迭代优化，这与传统方法在运动规划前固定线索的方式有本质区别。
关键设计：在技术细节上，Foresight采用了基于人类反馈的奖励模型，通过强化学习对VLM进行后训练，以确保计划批评和优化过程符合开放集行为偏好。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Foresight在六个真实环境中的实验结果显示，任务成功率提高了37%，干预次数减少了52%。这些结果相较于最先进的测试时推理和基础模型基线表现出显著的性能提升，证明了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、智能交通系统和人机交互等。通过提升机器人在复杂环境中的导航能力，Foresight有望在实际应用中显著提高效率和安全性，推动智能系统的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Open-world mapless navigation from sparse language instructions requires resolving underspecified goals and inferring which environmental cues are relevant for reaching the goal. For instance, reaching an out-of-view destination may require interpreting ramps, signs, or detours that reveal where to go or which route to take. Prior works are limited by their reliance on known navigation factors and closed-set factor categories, or identify cues before motion planning and miss plan-dependent cues. We argue that pretrained Vision-Language Models (VLMs) can discover novel instruction-relevant cues, but require adaptation to focus on which cues matter and how they should influence motion planning. We realize these ideas in Foresight, a test-time framework in which a finetuned VLM alternates between proposing image-space motion plans and critiquing them using the language goal and visual context. Subsequent plans are conditioned on prior critiques, enabling iterative motion refinement before execution. To align plan critiques and refinements with open-set behavior preferences, we learn a reward model from human feedback and use it to post-train the VLM with reinforcement learning in the plan-critique loop. In offline evaluations and 6 real-world environments, Foresight improves average task success by 37% and reduces interventions per mission by 52% relative to state-of-the-art test-time reasoning and foundation-model baselines, while running in real-time on a Jetson AGX Orin. We will release code, data, and training details to support future work on test-time reasoning for robot motion refinement. Additional videos at:this https URL