Multimodal Large Language Model for Visual Navigation

📄 arXiv: 2310.08669v2 📥 PDF

作者: Yao-Hung Hubert Tsai, Vansh Dhar, Jialu Li, Bowen Zhang, Jian Zhang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-10-12 (更新: 2023-11-06)

💡 一句话要点

提出多模态大语言模型以解决视觉导航问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉导航 大语言模型 多模态学习 行为克隆 碰撞率降低

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖复杂的提示系统，导致在视觉导航中效率低下，且难以扩展。
  2. 本研究提出了一种简单的文本提示和历史收集模型的结合，旨在减少对复杂提示工程的依赖。
  3. 实验结果显示，该方法在行为克隆任务中表现优异，碰撞率显著降低，超越了现有最先进技术。

📝 摘要（中文）

近年来，利用大语言模型实现视觉导航的研究主要集中在复杂的提示系统开发上。这些系统将指令、观察和历史信息整合到庞大的文本提示中，并与预训练的大语言模型结合以促进视觉导航。与此不同，我们的方法旨在对大语言模型进行微调，以实现视觉导航，而无需大量的提示工程。我们的设计涉及简单的文本提示、当前观察和一个历史收集模型，该模型从先前的观察中收集信息作为输入。输出方面，我们的设计提供了代理在导航过程中可以采取的可能动作的概率分布。我们使用Habitat-Matterport 3D数据集（HM3D）中的人类演示和碰撞信号训练模型。实验结果表明，我们的方法优于最先进的行为克隆方法，并有效降低了碰撞率。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有视觉导航方法中对复杂提示系统的依赖问题，这些方法往往导致效率低下和难以扩展的局限性。

核心思路：我们提出了一种通过微调大语言模型来实现视觉导航的方法，使用简单的文本提示和历史信息收集，减少了对复杂提示工程的需求。

技术框架：整体架构包括输入模块（简单文本提示和当前观察）、历史收集模型（从先前观察中收集信息）和输出模块（提供可能动作的概率分布）。

关键创新：本研究的核心创新在于通过简化输入结构，直接利用历史信息来增强模型的决策能力，与现有方法相比，显著降低了对复杂提示的依赖。

关键设计：在模型训练中，我们使用了Habitat-Matterport 3D数据集中的人类演示和碰撞信号，设计了适当的损失函数以优化模型的导航性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在行为克隆任务中超越了现有最先进的技术，碰撞率显著降低，具体提升幅度未知，显示出该方法在视觉导航中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶和增强现实等场景，能够有效提升智能体在复杂环境中的自主决策能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent efforts to enable visual navigation using large language models have mainly focused on developing complex prompt systems. These systems incorporate instructions, observations, and history into massive text prompts, which are then combined with pre-trained large language models to facilitate visual navigation. In contrast, our approach aims to fine-tune large language models for visual navigation without extensive prompt engineering. Our design involves a simple text prompt, current observations, and a history collector model that gathers information from previous observations as input. For output, our design provides a probability distribution of possible actions that the agent can take during navigation. We train our model using human demonstrations and collision signals from the Habitat-Matterport 3D Dataset (HM3D). Experimental results demonstrate that our method outperforms state-of-the-art behavior cloning methods and effectively reduces collision rates.