Diffusion as Reasoning: Enhancing Object Navigation via Diffusion Model Conditioned on LLM-based Object-Room Knowledge

📄 arXiv: 2410.21842v2 📥 PDF

作者: Yiming Ji, Kaijie Yun, Yang Liu, Zhengpu Wang, Boyu Ma, Zongwu Xie, Hong Liu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-10-29 (更新: 2025-06-06)

💡 一句话要点

提出基于扩散模型的对象导航方法，利用LLM知识增强环境理解

🎯 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: 对象导航 扩散模型 语义地图 长期推理 LLM 房间引导 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有对象导航方法在整合上下文关系推理方面存在不足，地图补全方法未能充分利用已知环境信息。
  2. 提出“扩散即推理（DAR）”方法，训练扩散模型生成未知区域地图，实现长期目标推理。
  3. 引入“房间引导”方法，利用LLM常识知识指导扩散模型生成房间感知的对象分布，提升导航性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的对象导航(ObjectNav)方法，旨在引导智能体在未见过的环境中定位目标对象。现有方法通常采用位置预测范式进行长期目标推理，但难以有效整合上下文关系推理。另一种基于地图补全的范式通过生成未探索区域的语义地图来预测长期目标，但现有方法未能充分利用已知的环境信息，导致地图质量欠佳。本文通过训练扩散模型学习语义地图中对象的统计分布模式，并使用导航过程中已探索区域的地图作为条件来生成未知区域的地图，从而实现目标对象的长期目标推理，即“扩散即推理（DAR）”。同时，提出了一种“房间引导”方法，利用来自大型语言模型（LLM）的常识知识来指导扩散模型生成具有房间感知的对象分布。基于未知区域生成的地图，智能体将目标的预测位置设置为目标并朝其移动。在Gibson和MP3D数据集上的实验表明了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：对象导航任务旨在让智能体在未知的环境中，根据局部观测找到目标物体。现有方法，如基于位置预测的方法，难以有效利用环境的上下文关系；而基于地图补全的方法，则未能充分利用已探索区域的信息，导致生成的地图质量不高，影响导航效果。

核心思路：本文的核心思路是将对象导航问题转化为一个条件生成问题，利用扩散模型学习物体在语义地图上的统计分布。通过将已探索区域的地图作为条件，扩散模型可以生成未知区域的地图，从而预测目标物体可能存在的位置。这种方法能够更好地利用已知的环境信息，并进行长期目标推理。

技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 环境探索模块：智能体在环境中进行探索，构建已探索区域的语义地图。2) 扩散模型训练模块：训练一个扩散模型，使其能够根据已探索区域的地图，生成未知区域的地图。3) 房间引导模块：利用LLM的常识知识，指导扩散模型生成具有房间感知的对象分布。4) 目标定位模块：根据生成的地图，预测目标物体的位置，并将其设置为导航目标。

关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 将扩散模型应用于对象导航任务，实现长期目标推理。2) 提出“房间引导”方法，利用LLM的常识知识增强环境理解。3) 将对象导航问题建模为条件生成问题，更好地利用已知的环境信息。

关键设计：扩散模型采用U-Net结构，输入为已探索区域的语义地图，输出为未知区域的语义地图。房间引导模块利用LLM生成房间内常见物体的列表，并将其作为额外的条件输入到扩散模型中。损失函数包括扩散模型的重建损失和房间引导的辅助损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Gibson和MP3D数据集上均取得了显著的性能提升。与现有方法相比，该方法在导航成功率和路径长度方面均有明显优势。特别是在复杂环境中，该方法的性能提升更为显著，证明了其在长期目标推理方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、虚拟现实等领域。例如，在智能家居中，机器人可以利用该方法在未知环境中找到用户指定的物品。在虚拟现实中，该方法可以用于生成逼真的虚拟环境地图，提升用户体验。未来，该方法还可以扩展到更复杂的导航任务，如多目标导航、动态环境导航等。

📄 摘要（原文）

The Object Navigation (ObjectNav) task aims to guide an agent to locate target objects in unseen environments using partial observations. Prior approaches have employed location prediction paradigms to achieve long-term goal reasoning, yet these methods often struggle to effectively integrate contextual relation reasoning. Alternatively, map completion-based paradigms predict long-term goals by generating semantic maps of unexplored areas. However, existing methods in this category fail to fully leverage known environmental information, resulting in suboptimal map quality that requires further improvement. In this work, we propose a novel approach to enhancing the ObjectNav task, by training a diffusion model to learn the statistical distribution patterns of objects in semantic maps, and using the map of the explored regions during navigation as the condition to generate the map of the unknown regions, thereby realizing the long-term goal reasoning of the target object, i.e., diffusion as reasoning (DAR). Meanwhile, we propose the Room Guidance method, which leverages commonsense knowledge derived from large language models (LLMs) to guide the diffusion model in generating room-aware object distributions. Based on the generated map in the unknown region, the agent sets the predicted location of the target as the goal and moves towards it. Experiments on Gibson and MP3D show the effectiveness of our method.