NavWM: A Unified Navigation World Model for Foresight-Driven Planning
作者: Yanghong Mei, Longteng Guo, Ming-Ming Yu, Guiyu Zhao, Xingjian He, Jing Liu
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-06-23
备注: 13 pages, 5 figures, accepted to ECCV 2026
💡 一句话要点
提出NavWM以解决复杂环境中的导航决策问题
🎯 匹配领域: 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: 导航世界模型 多模态预测 视觉生成 机器人导航 闭环规划 潜在世界推理
📋 核心要点
- 现有的视觉导航策略在复杂环境中常常面临短视决策和模式崩溃的挑战，导致导航效果不佳。
- NavWM通过整合潜在世界推理、多模态动作预测和可控视觉生成，提供了一种统一的导航世界模型解决方案。
- 实验结果显示，NavWM在多个机器人数据集上显著提升了高保真未来状态生成和零样本导航成功率，推动了技术的进步。
📝 摘要（中文）
传统的视觉导航策略在复杂环境中常常面临短视决策和模式崩溃的问题。尽管世界模型提供了一个有前景的替代方案，但现有范式通常将感知、生成和控制孤立开来，未能捕捉它们共享的时空动态。本文提出了NavWM，一个统一的导航世界模型，能够无缝整合潜在世界推理、多模态动作预测和可控视觉生成。NavWM利用潜在世界标记提炼几何和语义先验，赋予智能体强大的结构理解能力。为克服确定性策略的局限性，我们引入了一种基于锚点的多模态轨迹预测框架，生成多样的动作空间。这种内在的多样性使生成的世界模型能够作为一个强大的闭环规划器，利用视觉前瞻性评估和选择最佳路径。大量实验表明，NavWM在高保真未来状态生成和零样本导航成功率上显著提升了现有技术水平。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统视觉导航策略在复杂环境中短视决策和模式崩溃的问题。现有方法往往将感知、生成和控制孤立处理，无法有效捕捉时空动态。
核心思路：NavWM的核心思路是通过潜在世界标记整合多模态信息，增强智能体的结构理解能力，并引入多样化的动作空间以克服确定性策略的局限。
技术框架：NavWM的整体架构包括潜在世界推理模块、动作预测模块和视觉生成模块。潜在世界推理模块提取几何和语义信息，动作预测模块生成多样的动作选择，视觉生成模块则提供可控的视觉输出。
关键创新：NavWM的关键创新在于其锚点基础的多模态轨迹预测框架，能够生成多样的动作空间，显著提升了生成世界模型的闭环规划能力。与现有方法相比，NavWM更好地结合了感知、生成和控制的时空动态。
关键设计：在设计中，NavWM采用了特定的损失函数以优化多模态预测的准确性，并通过网络结构的调整提升了模型的生成能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在多个机器人数据集上的实验表明，NavWM在高保真未来状态生成和零样本导航成功率上均显著优于现有技术，具体提升幅度达到了XX%（具体数据需根据实验结果填写），展示了其在实际应用中的强大能力。
🎯 应用场景
NavWM的研究成果在机器人导航、自动驾驶、无人机飞行等领域具有广泛的应用潜力。通过提供更为精准的导航决策，该模型能够提高智能体在复杂环境中的自主性和效率，推动相关技术的进步与应用落地。
📄 摘要（原文）
Conventional visual navigation policies often struggle with myopic decision-making and mode collapse in complex environments. While world models offer a promising alternative, existing paradigms typically isolate perception, generation, and control, failing to capture their shared spatio-temporal dynamics. In this paper, we propose NavWM, a unified navigation world model that seamlessly integrates latent world reasoning, multimodal action prediction, and controllable visual generation. At its core, NavWM leverages latent world tokens to distill geometric and semantic priors, endowing the agent with robust structural understanding. To overcome the limitations of deterministic policies, we introduce an anchor-based multimodal trajectory forecasting framework that generates a diverse action space. This inherent diversity explicitly empowers the generative world model to act as a robust closed-loop planner, utilizing visual foresight to evaluate and select the optimal path. Extensive experiments across diverse robotics datasets demonstrate that NavWM significantly advances the state-of-the-art, delivering remarkable improvements in both high-fidelity future state generation and zero-shot navigation success.