Language and Planning in Robotic Navigation: A Multilingual Evaluation of State-of-the-Art Models

📄 arXiv: 2501.05478v2 📥 PDF

作者: Malak Mansour, Ahmed Aly, Bahey Tharwat, Sarim Hashmi, Dong An, Ian Reid

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-01-07 (更新: 2025-06-17)

备注: This work has been accepted for presentation at LM4Plan@AAAI'25. For more details, please check: https://llmforplanning.github.io/

💡 一句话要点

首次将阿拉伯语融入机器人视觉语言导航，评估了多种语言模型在导航任务中的性能。

🎯 匹配领域: 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 机器人导航 阿拉伯语 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言导航研究对阿拉伯语支持不足，限制了其在阿拉伯语环境中的应用。
  2. 论文提出基于纯LLM的NavGPT框架，通过指令跟随进行导航，评估不同语言模型在英语和阿拉伯语环境下的性能。
  3. 实验表明，该框架能进行高级导航规划，但部分模型在阿拉伯语推理和规划方面存在局限性。

📝 摘要（中文）

本研究首次将阿拉伯语整合到机器人视觉语言导航(VLN)领域，填补了现有研究的空白。我们对最先进的多语言小型语言模型(SLM)进行了全面评估，包括GPT-4o mini、Llama 3 8B和Phi-3 medium 14B，以及以阿拉伯语为中心的LLM Jais。我们的方法利用NavGPT框架，这是一个纯粹基于LLM的指令跟随导航代理，通过使用R2R数据集进行零样本序列动作预测，来评估语言对导航推理的影响。通过全面的实验，我们证明了我们的框架能够在英语和阿拉伯语的指令下进行导航任务的高级规划。然而，由于其固有的能力限制、次优的性能和解析问题，某些模型在阿拉伯语的推理和规划方面表现不佳。这些发现强调了增强语言模型在有效导航中的规划和推理能力的重要性，强调这是进一步发展的关键领域，同时也释放了阿拉伯语模型在有影响力的现实世界应用中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言导航(VLN)领域中，阿拉伯语支持不足的问题。现有方法主要集中在英语等主流语言上，忽略了阿拉伯语环境下的应用需求。这限制了VLN技术在阿拉伯语地区的推广和使用。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型(LLM)的强大推理和规划能力，构建一个纯LLM驱动的导航代理NavGPT。通过直接输入自然语言指令，让LLM自主生成导航动作序列，从而实现视觉语言导航。同时，通过对比不同LLM在英语和阿拉伯语环境下的性能，评估其语言理解和推理能力。

技术框架：NavGPT框架主要包含以下几个阶段：1)接收自然语言指令（英语或阿拉伯语）；2)LLM对指令进行理解和推理，生成导航动作序列；3)根据动作序列控制机器人进行导航；4)评估导航结果。该框架使用R2R数据集进行训练和评估，采用零样本学习的方式，即不针对特定任务进行微调。

关键创新：论文的关键创新在于：1)首次将阿拉伯语引入VLN领域，填补了该领域的空白；2)提出了一种纯LLM驱动的导航代理NavGPT，无需额外的视觉特征提取或动作预测模块；3)通过对比不同LLM在英语和阿拉伯语环境下的性能，揭示了LLM在不同语言下的推理能力差异。

关键设计：论文的关键设计包括：1)选择合适的LLM作为导航代理的核心，如GPT-4o mini、Llama 3 8B、Phi-3 medium 14B和Jais；2)设计合适的提示词(prompt)，引导LLM生成正确的导航动作序列；3)使用R2R数据集进行评估，采用标准的评估指标，如成功率(SR)和路径长度(PL)。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NavGPT框架能够在英语和阿拉伯语环境下进行导航任务。然而，部分模型在阿拉伯语环境下的性能明显低于英语环境，表明这些模型在阿拉伯语理解和推理方面存在局限性。例如，Jais模型在阿拉伯语环境下的表现优于其他模型，但仍有提升空间。这些结果强调了增强LLM在阿拉伯语等非主流语言下的推理能力的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于阿拉伯语地区的机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。例如，在阿拉伯语环境中，用户可以通过语音指令控制机器人完成特定任务，如送餐、清洁等。此外，该研究还可以促进多语言机器人技术的发展，使机器人能够更好地理解和响应不同语言的指令，从而更好地服务于全球用户。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) such as GPT-4, trained on huge amount of datasets spanning multiple domains, exhibit significant reasoning, understanding, and planning capabilities across various tasks. This study presents the first-ever work in Arabic language integration within the Vision-and-Language Navigation (VLN) domain in robotics, an area that has been notably underexplored in existing research. We perform a comprehensive evaluation of state-of-the-art multi-lingual Small Language Models (SLMs), including GPT-4o mini, Llama 3 8B, and Phi-3 medium 14B, alongside the Arabic-centric LLM, Jais. Our approach utilizes the NavGPT framework, a pure LLM-based instruction-following navigation agent, to assess the impact of language on navigation reasoning through zero-shot sequential action prediction using the R2R dataset. Through comprehensive experiments, we demonstrate that our framework is capable of high-level planning for navigation tasks when provided with instructions in both English and Arabic. However, certain models struggled with reasoning and planning in the Arabic language due to inherent limitations in their capabilities, sub-optimal performance, and parsing issues. These findings highlight the importance of enhancing planning and reasoning capabilities in language models for effective navigation, emphasizing this as a key area for further development while also unlocking the potential of Arabic-language models for impactful real-world applications.