CogDDN: A Cognitive Demand-Driven Navigation with Decision Optimization and Dual-Process Thinking
作者: Yuehao Huang, Liang Liu, Shuangming Lei, Yukai Ma, Hao Su, Jianbiao Mei, Pengxiang Zhao, Yaqing Gu, Yong Liu, Jiajun Lv
分类: cs.AI, cs.RO
发布日期: 2025-07-15 (更新: 2025-08-15)
备注: Accepted by ACM MM 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
CogDDN：基于认知需求驱动的决策优化双过程导航框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 需求驱动导航 认知建模 双过程思维 视觉语言模型 机器人导航
📋 核心要点
- 传统数据驱动的需求驱动导航方法依赖预训练数据，泛化能力受限，难以应对未知环境。
- CogDDN框架模拟人类认知机制，结合快速和慢速思维，选择性识别关键对象，提升决策效率。
- 实验结果表明，CogDDN在AI2Thor模拟器上优于单视图相机方法15%，显著提升了导航精度和适应性。
📝 摘要（中文）
为了满足人类需求，移动机器人需要在未知和非结构化环境中导航和交互。需求驱动导航(DDN)使机器人能够根据隐含的人类意图识别和定位物体，即使物体位置未知。然而，传统的数据驱动DDN方法依赖于预先收集的数据进行模型训练和决策，限制了它们在未见场景中的泛化能力。本文提出了CogDDN，一个基于VLM的框架，通过整合快速和慢速思维系统，并选择性地识别对满足用户需求至关重要的关键对象，来模拟人类的认知和学习机制。CogDDN通过语义对齐检测到的对象与给定的指令来识别适当的目标对象。此外，它还包含一个双过程决策模块，包括用于快速高效决策的启发式过程和分析过去错误、将其累积在知识库中并不断提高性能的分析过程。思维链(CoT)推理加强了决策过程。在ProcThor数据集上进行的AI2Thor模拟器的广泛闭环评估表明，CogDDN优于单视图相机方法15%，证明了导航精度和适应性的显著提高。
🔬 方法详解
问题定义：现有需求驱动导航（DDN）方法依赖于大量预先收集的数据进行训练，这限制了它们在新的、未知的环境中的泛化能力。当机器人遇到训练数据中未包含的场景或物体时，其导航性能会显著下降。因此，如何使机器人在没有大量预训练数据的情况下，也能有效地理解人类意图并完成导航任务是一个关键问题。
核心思路：CogDDN的核心思路是模仿人类的认知过程，特别是双过程思维模型。通过结合快速、直觉的启发式过程和慢速、分析性的推理过程，使机器人能够更有效地理解指令、识别目标对象并做出导航决策。这种设计允许机器人在没有大量预训练数据的情况下，也能根据当前环境和任务需求进行灵活调整。
技术框架：CogDDN框架主要包含以下几个模块：1) 基于视觉语言模型（VLM）的目标对象识别模块，用于将检测到的物体与用户指令进行语义对齐。2) 双过程决策模块，包含一个快速的启发式过程和一个慢速的分析过程。启发式过程基于简单的规则和经验进行快速决策，而分析过程则分析过去的错误，并将这些错误存储在知识库中，用于改进未来的决策。3) 思维链（CoT）推理模块，用于增强决策过程，提供更清晰的推理路径。
关键创新：CogDDN的关键创新在于其双过程决策模块和基于VLM的目标对象识别。双过程决策模块允许机器人结合快速直觉和慢速分析，从而更有效地应对复杂环境。基于VLM的目标对象识别则使机器人能够理解自然语言指令，并将其与视觉信息进行关联，从而实现更智能的导航。
关键设计：CogDDN中的双过程决策模块的关键设计在于如何平衡启发式过程和分析过程。启发式过程通常基于简单的规则和经验，例如“如果目标物体在视野中，则直接前往”。分析过程则会分析过去的错误，例如“上次因为忽略了障碍物而导致导航失败”，并将这些信息存储在知识库中。在未来的决策中，分析过程会考虑这些信息，并调整启发式过程的策略。此外，思维链推理通过提供更清晰的推理路径，帮助机器人更好地理解任务需求和环境信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CogDDN在AI2Thor模拟器的ProcThor数据集上进行了广泛的闭环评估。实验结果表明，CogDDN的性能显著优于传统的单视图相机方法，导航精度提高了15%。这表明CogDDN在未知环境中的导航能力和适应性方面具有显著优势。
🎯 应用场景
CogDDN具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、仓储物流机器人、医疗辅助机器人等领域。它可以使机器人在未知环境中更好地理解人类指令，完成各种复杂的导航任务。此外，该研究的认知建模方法也可以应用于其他人工智能领域，例如智能对话系统和自动驾驶。
📄 摘要（原文）
Mobile robots are increasingly required to navigate and interact within unknown and unstructured environments to meet human demands. Demand-driven navigation (DDN) enables robots to identify and locate objects based on implicit human intent, even when object locations are unknown. However, traditional data-driven DDN methods rely on pre-collected data for model training and decision-making, limiting their generalization capability in unseen scenarios. In this paper, we propose CogDDN, a VLM-based framework that emulates the human cognitive and learning mechanisms by integrating fast and slow thinking systems and selectively identifying key objects essential to fulfilling user demands. CogDDN identifies appropriate target objects by semantically aligning detected objects with the given instructions. Furthermore, it incorporates a dual-process decision-making module, comprising a Heuristic Process for rapid, efficient decisions and an Analytic Process that analyzes past errors, accumulates them in a knowledge base, and continuously improves performance. Chain of Thought (CoT) reasoning strengthens the decision-making process. Extensive closed-loop evaluations on the AI2Thor simulator with the ProcThor dataset show that CogDDN outperforms single-view camera-only methods by 15\%, demonstrating significant improvements in navigation accuracy and adaptability. The project page is available at https://yuehaohuang.github.io/CogDDN/.