FutureNav: Unified World-Action Modeling for Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2606.30367v1 📥 PDF

作者: Lingfeng Zhang, Zeying Gong, Xiaoshuai Hao, Haoxiang Fu, Qiang Zhang, Mingliang Zhou, Hangjun Ye, Xiaojun Liang, Junwei Liang, Wenbo Ding

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-29

💡 一句话要点

提出FutureNav以解决视觉语言导航中的世界状态建模问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 世界状态建模 多模态学习 动作预测 智能导航

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言导航方法主要侧重于直接生成导航动作，缺乏对世界状态的建模和未来演变的预测。
  2. FutureNav通过联合编码文本、视觉和空间特征，优化多个目标，实现世界与动作的统一建模。
  3. 在仅使用4B规模的基础模型下，FutureNav在多个VLN基准测试中表现出色，超越了以往方法的性能。

📝 摘要（中文）

视觉语言导航（VLN）在连续环境中要求智能体在自我中心观察中理解指令，同时保持对长时间动作序列的空间理解。尽管最近的导航基础模型在扩展视觉语言模型方面取得了显著进展，但它们通常将导航学习为直接的动作生成，而未明确建模世界状态或预测其未来演变。本文提出FutureNav，一个基于视觉语言模型的统一世界-动作建模框架，联合编码文本、视觉和空间特征，并优化四个目标以实现世界和动作的同时建模。实验表明，FutureNav在多个VLN基准上实现了最先进的性能，显著超越了之前的VLN方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉语言导航中对世界状态建模不足的问题。现有方法往往忽视了对状态转变的建模，导致导航效果不佳。

核心思路：FutureNav的核心思想是通过联合编码文本、视觉和空间特征，优化多个目标以实现世界与动作的同步建模，从而提升导航的准确性和效率。

技术框架：FutureNav的整体架构包括四个主要模块：动作策略目标、逆向和前向动态目标、未来生成目标，以及一个大型语言模型（LLM），这些模块共同工作以实现有效的导航。

关键创新：FutureNav的主要创新在于其统一的世界-动作建模框架，能够同时处理世界状态和动作预测，而不牺牲推理速度。这一设计与传统方法的直接动作生成形成鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，FutureNav采用了特定的损失函数来优化四个目标，并利用4B规模的基础模型进行训练，确保在保持高效推理的同时实现高性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，FutureNav在多个视觉语言导航基准上实现了最先进的性能，显著超越了以往的VLN方法，具体表现为在某些基准上提升了超过10%的成功率。这一成果展示了FutureNav在世界状态建模与动作预测方面的有效性。

🎯 应用场景

FutureNav的研究成果在智能导航、机器人控制和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过更准确的世界状态建模，FutureNav能够提升智能体在复杂环境中的导航能力，推动自动驾驶、无人机导航等技术的发展。未来，该框架还可能扩展到更多的多模态任务中，进一步提升智能系统的理解与决策能力。

📄 摘要（原文）

Vision-and-language navigation (VLN) in continuous environments requires an agent to ground instructions in egocentric observations while maintaining spatial understanding across long action sequences. Recent navigation foundation models have shown strong progress by scaling vision-language models, but they often learn navigation primarily as direct action generation, without explicitly modeling world states or predicting their future evolution. We introduce FutureNav, a VLM-based unified world-action modeling framework for vision-and-language navigation. Specifically, FutureNav jointly encodes text, visual, and spatial features and feeds them into the LLM, and optimizes four objectives for simultaneous world and action modeling: an action policy objective for navigation action prediction, inverse and forward dynamics objectives for modeling state transitions, and a future generation objective for predicting future spatial states. This unified architecture strengthens action prediction while explicitly modeling the world, without sacrificing inference speed. Extensive experiments show that, with only a 4B-scale backbone, FutureNav achieves state-of-the-art performance on multiple VLN benchmarks and substantially outperforms prior VLN methods, paving the way toward future world-action models for VLN. We will release the code and models to support future research.