MC-GPT: Empowering Vision-and-Language Navigation with Memory Map and Reasoning Chains

📄 arXiv: 2405.10620v2 📥 PDF

作者: Zhaohuan Zhan, Lisha Yu, Sijie Yu, Guang Tan

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-05-17 (更新: 2024-08-12)

💡 一句话要点

MC-GPT：利用记忆地图和推理链增强视觉-语言导航能力

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 大型语言模型 拓扑地图 思维链 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法训练成本高昂，且缺乏可解释性，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 论文提出维护拓扑地图存储导航历史，并引入导航思维链模块，提升导航策略多样性。
  3. 实验结果表明，该方法有效增强了LLM的导航能力，并提高了导航推理的可解释性。

📝 摘要（中文）

在视觉-语言导航（VLN）任务中，智能体需要根据自然语言指令导航到目的地。虽然基于学习的方法是该任务的主要解决方案，但它们存在训练成本高和缺乏可解释性的问题。最近，大型语言模型（LLM）由于其强大的泛化能力，已成为VLN的一个有前途的工具。然而，现有的基于LLM的方法在记忆构建和导航策略的多样性方面面临限制。为了应对这些挑战，我们提出了一套技术。首先，我们引入了一种维护拓扑地图的方法，该地图存储导航历史，保留关于视点、对象及其空间关系的信息。该地图也充当全局动作空间。此外，我们提出了一个导航思维链模块，利用人类导航示例来丰富导航策略的多样性。最后，我们建立了一个pipeline，将导航记忆和策略与感知和动作预测模块集成。在REVERIE和R2R数据集上的实验结果表明，我们的方法有效地增强了LLM的导航能力，并提高了导航推理的可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：视觉-语言导航（VLN）任务要求智能体根据自然语言指令在环境中导航到目标位置。现有基于学习的方法训练成本高，泛化能力有限，且缺乏可解释性。而直接应用大型语言模型（LLM）的方法，在构建有效的导航记忆和生成多样化的导航策略方面存在挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用拓扑地图来存储导航历史，并结合导航思维链来丰富导航策略。拓扑地图能够有效地记录视点、物体及其空间关系，为LLM提供全局的上下文信息。导航思维链则通过模仿人类导航行为，提升LLM生成多样化导航策略的能力。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 拓扑地图构建模块，用于维护导航历史，存储视点、物体和空间关系；2) 导航思维链模块，利用人类导航示例来丰富导航策略；3) 集成模块，将导航记忆和策略与感知和动作预测模块集成，形成完整的导航pipeline。该pipeline首先利用感知模块获取环境信息，然后利用拓扑地图和导航思维链生成导航策略，最后通过动作预测模块执行导航动作。

关键创新：论文的关键创新在于将拓扑地图和导航思维链相结合，用于增强LLM在VLN任务中的导航能力。拓扑地图提供全局上下文信息，而导航思维链则提升了导航策略的多样性。这种结合使得LLM能够更好地理解导航指令，并生成更有效的导航路径。与现有方法相比，该方法在记忆构建和策略多样性方面具有显著优势。

关键设计：拓扑地图采用图结构表示，节点表示视点，边表示视点之间的连接关系。每个节点存储视点的图像特征、物体信息和空间关系。导航思维链模块通过模仿人类导航示例，学习生成导航策略。具体来说，该模块利用Transformer模型，将导航指令和拓扑地图作为输入，生成导航动作序列。损失函数包括导航动作预测损失和导航路径长度损失，用于优化模型参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在REVERIE和R2R数据集上的实验结果表明，该方法有效地增强了LLM的导航能力，并提高了导航推理的可解释性。具体而言，该方法在两个数据集上均取得了显著的性能提升，超过了现有的基于LLM的方法。此外，实验结果还表明，该方法能够生成更符合人类直觉的导航路径，提高了导航过程的可解释性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、虚拟现实、自动驾驶等领域。例如，在机器人导航中，可以利用该方法使机器人能够根据人类指令在复杂环境中自主导航。在虚拟现实中，可以利用该方法为用户提供更自然、更智能的导航体验。在自动驾驶中，可以利用该方法提高自动驾驶系统的环境感知和决策能力。

📄 摘要（原文）

In the Vision-and-Language Navigation (VLN) task, the agent is required to navigate to a destination following a natural language instruction. While learning-based approaches have been a major solution to the task, they suffer from high training costs and lack of interpretability. Recently, Large Language Models (LLMs) have emerged as a promising tool for VLN due to their strong generalization capabilities. However, existing LLM-based methods face limitations in memory construction and diversity of navigation strategies. To address these challenges, we propose a suite of techniques. Firstly, we introduce a method to maintain a topological map that stores navigation history, retaining information about viewpoints, objects, and their spatial relationships. This map also serves as a global action space. Additionally, we present a Navigation Chain of Thoughts module, leveraging human navigation examples to enrich navigation strategy diversity. Finally, we establish a pipeline that integrates navigational memory and strategies with perception and action prediction modules. Experimental results on the REVERIE and R2R datasets show that our method effectively enhances the navigation ability of the LLM and improves the interpretability of navigation reasoning.