Loc4Plan: Locating Before Planning for Outdoor Vision and Language Navigation
作者: Huilin Tian, Jingke Meng, Wei-Shi Zheng, Yuan-Ming Li, Junkai Yan, Yunong Zhang
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2024-08-09
备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2203.13838 by other authors
💡 一句话要点
Loc4Plan：面向室外视觉语言导航，定位先于规划
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言导航 室外导航 空间定位 行动规划 机器人导航
📋 核心要点
- 现有室外VLN方法忽略了智能体空间位置信息在语言与视觉对齐中的重要作用，导致导航精度下降。
- Loc4Plan框架通过块感知空间定位（BAL）和空间感知行动规划（SAP）模块，在行动规划前进行空间定位。
- 实验结果表明，Loc4Plan在Touchdown和map2seq数据集上优于现有最佳方法，验证了空间定位的有效性。
📝 摘要（中文）
视觉语言导航（VLN）是一项具有挑战性的任务，它要求智能体理解指令并在视觉环境中导航到目的地。室外VLN的关键挑战之一是跟踪指令的完成进度。为了缓解这个问题，之前的工作主要集中于将自然语言与视觉输入对齐，但忽略了智能体空间位置信息在对齐过程中的关键作用。受人类导航的启发，我们首先探索了空间位置定位对室外VLN对齐的实质性影响。在实际导航场景中，人类通常需要在规划到达目的地的路径之前确定他们当前的位置。这一观察强调了空间定位在导航过程中的关键作用。在这项工作中，我们引入了一个新的框架，即定位先于规划（Loc4Plan），旨在将空间感知融入到室外VLN任务中的行动规划中。Loc4Plan背后的主要思想是在基于相应指导规划决策行动之前执行空间定位，这包括一个块感知空间定位（BAL）模块和一个空间感知行动规划（SAP）模块。具体来说，为了帮助智能体感知其在环境中的空间位置，我们提出学习一个位置预测器，该预测器测量智能体距离下一个交叉口的距离，以反映其位置，这是通过BAL模块实现的。在定位过程之后，我们提出SAP模块来整合空间信息，以对齐相应的指导并提高行动规划的精度。在Touchdown和map2seq数据集上的大量实验表明，所提出的Loc4Plan优于SOTA方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决室外视觉语言导航（VLN）中，智能体难以准确跟踪指令完成进度的问题。现有方法主要关注语言和视觉信息的对齐，忽略了智能体自身空间位置信息的重要性，导致导航过程中的定位不准确和行动规划偏差。
核心思路：论文的核心思路是模仿人类导航行为，强调“定位先于规划”。在进行行动规划之前，首先让智能体明确自身在环境中的空间位置，然后结合空间信息进行语言和视觉信息的对齐，从而提高导航的准确性和效率。
技术框架：Loc4Plan框架包含两个主要模块：块感知空间定位（BAL）模块和空间感知行动规划（SAP）模块。首先，BAL模块通过学习一个位置预测器来估计智能体距离下一个交叉口的距离，从而实现空间定位。然后，SAP模块将空间信息融入到行动规划过程中，指导智能体选择正确的导航方向。整体流程是：输入视觉信息和语言指令 -> BAL模块进行空间定位 -> SAP模块结合空间信息进行行动规划 -> 输出导航动作。
关键创新：论文的关键创新在于将空间定位显式地引入到室外VLN任务中，并提出了块感知空间定位（BAL）模块。与现有方法相比，Loc4Plan更加注重智能体自身的位置感知，从而能够更准确地理解语言指令和视觉信息，并做出更合理的导航决策。
关键设计：BAL模块的关键设计在于位置预测器的学习。该预测器通过回归的方式预测智能体距离下一个交叉口的距离，从而反映智能体在环境中的位置。SAP模块的关键设计在于如何将空间信息有效地融入到行动规划过程中。具体实现细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Loc4Plan在Touchdown和map2seq数据集上进行了广泛的实验，结果表明Loc4Plan显著优于现有最佳方法。具体性能提升数据未知，但实验结果验证了空间定位对于室外VLN任务的重要性，并证明了Loc4Plan框架的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实导航等领域。通过提高智能体在复杂环境中的定位和导航能力，可以实现更安全、更高效的自主导航服务，例如无人配送、智能巡检、AR导航等，具有重要的实际应用价值和广阔的市场前景。
📄 摘要（原文）
Vision and Language Navigation (VLN) is a challenging task that requires agents to understand instructions and navigate to the destination in a visual environment.One of the key challenges in outdoor VLN is keeping track of which part of the instruction was completed. To alleviate this problem, previous works mainly focus on grounding the natural language to the visual input, but neglecting the crucial role of the agent's spatial position information in the grounding process. In this work, we first explore the substantial effect of spatial position locating on the grounding of outdoor VLN, drawing inspiration from human navigation. In real-world navigation scenarios, before planning a path to the destination, humans typically need to figure out their current location. This observation underscores the pivotal role of spatial localization in the navigation process. In this work, we introduce a novel framework, Locating be for Planning (Loc4Plan), designed to incorporate spatial perception for action planning in outdoor VLN tasks. The main idea behind Loc4Plan is to perform the spatial localization before planning a decision action based on corresponding guidance, which comprises a block-aware spatial locating (BAL) module and a spatial-aware action planning (SAP) module. Specifically, to help the agent perceive its spatial location in the environment, we propose to learn a position predictor that measures how far the agent is from the next intersection for reflecting its position, which is achieved by the BAL module. After the locating process, we propose the SAP module to incorporate spatial information to ground the corresponding guidance and enhance the precision of action planning. Extensive experiments on the Touchdown and map2seq datasets show that the proposed Loc4Plan outperforms the SOTA methods.