Vision-and-Language Navigation with Analogical Textual Descriptions in LLMs

📄 arXiv: 2509.25139v1 📥 PDF

作者: Yue Zhang, Tianyi Ma, Zun Wang, Yanyuan Qiao, Parisa Kordjamshidi

分类: cs.AI, cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

提出基于LLM中类比文本描述的视觉-语言导航方法，提升导航性能。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 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 类比推理 机器人导航 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的VLN智能体在处理视觉信息时存在局限性，要么损失视觉细节，要么无法进行高层次语义推理。
  2. 该论文的核心思想是利用多视角的文本描述，通过类比推理增强智能体的场景理解和空间推理能力。
  3. 实验结果表明，该方法在R2R数据集上显著提升了导航性能，验证了类比推理在VLN任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种改进的基于大型语言模型（LLM）的视觉-语言导航（VLN）智能体，旨在提升其上下文理解能力。现有基于LLM的VLN方法要么将图像编码为文本场景描述，可能过度简化视觉细节，要么直接处理原始图像输入，难以捕捉高层次推理所需的抽象语义。本文通过整合来自多个视角的文本描述，促进图像间的类比推理，从而增强智能体的全局场景理解和空间推理，最终提高动作决策的准确性。在R2R数据集上的实验结果表明，该方法在导航性能方面取得了显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于大型语言模型的视觉-语言导航（VLN）方法在处理视觉信息时存在不足。一些方法将图像转换为文本描述，这可能会丢失重要的视觉细节。另一些方法直接处理原始图像，但缺乏捕捉抽象语义的能力，导致难以进行高层次的推理，从而影响导航性能。

核心思路：本文的核心思路是通过引入多视角的文本描述，促进图像之间的类比推理。通过类比推理，智能体可以更好地理解全局场景和空间关系，从而做出更准确的导航决策。这种方法旨在弥合视觉细节和抽象语义之间的差距，提升智能体的上下文理解能力。

技术框架：该方法首先利用LLM生成多视角的文本描述，然后将这些描述用于类比推理。具体来说，智能体将当前观察到的图像与历史图像进行比较，并利用文本描述来识别相似之处和差异。基于这些类比，智能体可以推断出下一步应该采取的行动。整体框架包含图像编码、文本描述生成、类比推理和动作决策等模块。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将类比推理引入到基于LLM的VLN任务中。通过利用文本描述进行类比推理，智能体可以更好地理解场景的上下文信息，从而做出更明智的导航决策。这与直接使用图像或简单文本描述的方法有本质区别。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细说明，属于未知信息。但可以推测，文本描述的质量和类比推理的算法是影响性能的关键因素。未来的研究可以关注如何优化文本描述的生成，以及如何设计更有效的类比推理算法。

📊 实验亮点

该方法在R2R数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在导航性能方面取得了显著提升。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出，属于未知信息。但可以确定的是，通过引入类比推理，该方法能够有效地提升VLN智能体的导航能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。通过提升智能体对环境的理解能力，可以使其在复杂环境中更有效地完成导航任务。此外，该方法还可以扩展到其他需要上下文理解和推理的任务中，例如智能家居、智能助手等。

📄 摘要（原文）

Integrating large language models (LLMs) into embodied AI models is becoming increasingly prevalent. However, existing zero-shot LLM-based Vision-and-Language Navigation (VLN) agents either encode images as textual scene descriptions, potentially oversimplifying visual details, or process raw image inputs, which can fail to capture abstract semantics required for high-level reasoning. In this paper, we improve the navigation agent's contextual understanding by incorporating textual descriptions from multiple perspectives that facilitate analogical reasoning across images. By leveraging text-based analogical reasoning, the agent enhances its global scene understanding and spatial reasoning, leading to more accurate action decisions. We evaluate our approach on the R2R dataset, where our experiments demonstrate significant improvements in navigation performance.