Vision-Language Navigation with Continual Learning

📄 arXiv: 2409.02561v2 📥 PDF

作者: Zhiyuan Li, Yanfeng Lv, Ziqin Tu, Di Shang, Hong Qiao

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-09-04 (更新: 2024-09-23)

💡 一句话要点

提出基于持续学习的视觉-语言导航框架，解决新环境适应问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 持续学习 机器人导航 记忆重放 环境适应

📋 核心要点

  1. 传统VLN方法在新环境中泛化能力差，主要原因是训练数据多样性不足，而扩展数据集成本高昂。
  2. 论文提出VLNCL范式，通过持续学习使智能体增量学习新环境，同时保留已学知识，提升适应性。
  3. 引入双环场景重放方法(Dual-SR)，模拟大脑记忆重放机制，巩固经验，增强泛化能力，并建立了VLNCL基准。

📝 摘要（中文）

视觉-语言导航(VLN)是嵌入式智能的关键领域，要求智能体根据自然语言指令在3D环境中导航。传统VLN研究侧重于提高环境理解和决策准确性，但由于训练数据多样性有限，在新的环境中部署时，性能差距显著。扩展数据集不切实际且成本高昂。我们提出了基于持续学习的视觉-语言导航(VLNCL)范式来应对这一挑战。在该范式中，智能体增量式地学习新环境，同时保留先前获得的知识。VLNCL使智能体能够维护环境记忆并提取相关知识，从而快速适应新环境，同时保留现有信息。我们引入了一种受大脑记忆重放机制启发的双环场景重放方法(Dual-SR)，并将其集成到VLN智能体中。该方法有助于巩固过去的经验并增强跨新任务的泛化能力。通过利用多场景记忆缓冲区，智能体有效地组织和重放任务记忆，从而增强其快速适应新环境和减轻灾难性遗忘的能力。我们的工作率先在VLN智能体中引入了持续学习，引入了一种新的实验设置和评估指标。通过广泛的评估，我们证明了我们方法的有效性，并为VLNCL范式建立了基准。与现有持续学习和VLN方法的比较实验表明，我们的方法取得了显著的改进，在持续学习能力方面实现了最先进的性能，并突出了我们的方法在实现快速适应同时保留先前知识方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言导航(VLN)方法在面对新的、未见过的环境时，性能会显著下降。这是因为训练数据无法覆盖所有可能的环境变化，导致模型泛化能力不足。简单地增加训练数据量并不现实，因为收集和标注大规模的3D环境数据成本非常高昂。因此，如何让VLN智能体能够快速适应新的环境，同时不遗忘之前学习过的知识，是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是将持续学习(Continual Learning)引入到VLN任务中。通过让智能体以增量的方式学习新的环境，而不是一次性地学习所有环境，可以有效地提高智能体的泛化能力和适应性。同时，为了避免灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)，论文借鉴了大脑的记忆重放机制，让智能体定期地回顾之前学习过的经验。

技术框架：整体框架包含一个VLN智能体和一个双环场景重放模块(Dual-SR)。VLN智能体负责根据视觉输入和语言指令进行导航。Dual-SR模块维护一个多场景记忆缓冲区，用于存储之前学习过的任务经验。在训练过程中，智能体会定期地从记忆缓冲区中抽取一些经验进行重放，以巩固之前的知识。整个训练过程是一个内外循环结构，外循环是学习新的环境，内循环是重放之前的经验。

关键创新：最重要的创新点是将持续学习的思想引入到VLN任务中，并提出了一个有效的双环场景重放方法(Dual-SR)。Dual-SR模拟了大脑的记忆重放机制，可以有效地缓解灾难性遗忘问题。此外，论文还提出了一个新的实验设置和评估指标，用于评估VLN智能体的持续学习能力。

关键设计：Dual-SR模块的关键设计在于双环结构。外环负责从当前环境中收集新的经验，内环负责从记忆缓冲区中重放之前的经验。记忆缓冲区采用先进先出(FIFO)的策略进行更新。损失函数包括导航损失和重放损失。导航损失用于优化智能体在当前环境中的导航能力，重放损失用于巩固智能体之前的知识。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的VLNCL框架在持续学习能力方面取得了显著的提升。与现有的持续学习和VLN方法相比，该方法在新的实验设置和评估指标下，实现了最先进的性能。具体的数据结果在论文中有详细的展示，证明了该方法在快速适应新环境和保留先前知识方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。例如，可以训练一个服务型机器人在不同的家庭环境中导航，或者让虚拟助手在不同的虚拟场景中执行任务。通过持续学习，这些智能体可以不断地适应新的环境，提高其可用性和智能化水平，从而在现实世界中发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Vision-language navigation (VLN) is a critical domain within embedded intelligence, requiring agents to navigate 3D environments based on natural language instructions. Traditional VLN research has focused on improving environmental understanding and decision accuracy. However, these approaches often exhibit a significant performance gap when agents are deployed in novel environments, mainly due to the limited diversity of training data. Expanding datasets to cover a broader range of environments is impractical and costly. We propose the Vision-Language Navigation with Continual Learning (VLNCL) paradigm to address this challenge. In this paradigm, agents incrementally learn new environments while retaining previously acquired knowledge. VLNCL enables agents to maintain an environmental memory and extract relevant knowledge, allowing rapid adaptation to new environments while preserving existing information. We introduce a novel dual-loop scenario replay method (Dual-SR) inspired by brain memory replay mechanisms integrated with VLN agents. This method facilitates consolidating past experiences and enhances generalization across new tasks. By utilizing a multi-scenario memory buffer, the agent efficiently organizes and replays task memories, thereby bolstering its ability to adapt quickly to new environments and mitigating catastrophic forgetting. Our work pioneers continual learning in VLN agents, introducing a novel experimental setup and evaluation metrics. We demonstrate the effectiveness of our approach through extensive evaluations and establish a benchmark for the VLNCL paradigm. Comparative experiments with existing continual learning and VLN methods show significant improvements, achieving state-of-the-art performance in continual learning ability and highlighting the potential of our approach in enabling rapid adaptation while preserving prior knowledge.