AdaVLN: Towards Visual Language Navigation in Continuous Indoor Environments with Moving Humans

📄 arXiv: 2411.18539v3 📥 PDF

作者: Dillon Loh, Tomasz Bednarz, Xinxing Xia, Frank Guan

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2026-01-06)

💡 一句话要点

提出AdaVLN：在动态室内环境中实现视觉语言导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 动态环境 机器人导航 模拟器 数据集 人机交互 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言导航研究主要集中于静态环境，忽略了真实场景中动态人类障碍带来的挑战。
  2. 提出AdaVLN，扩展了视觉语言导航任务，使其包含动态移动的人类障碍，更贴近真实世界。
  3. 构建了AdaVLN模拟器和AdaR2R数据集，并引入“冻结时间”机制，以支持公平的实验比较和结果复现。

📝 摘要（中文）

视觉语言导航（VLN）任务旨在让机器人在现实环境中根据自然语言指令进行导航。以往研究主要集中在静态环境，但真实导航场景常包含动态的人类障碍。因此，本文提出了自适应视觉语言导航（AdaVLN），旨在缩小这一差距。AdaVLN要求机器人在包含动态移动人类障碍的复杂3D室内环境中导航，增加了导航任务的复杂性，更贴近现实世界。为了支持该任务的探索，本文还提出了AdaVLN模拟器和AdaR2R数据集。AdaVLN模拟器能够轻松地将完全动画化的人类模型直接整合到常见的Matterport3D等数据集中。此外，本文还引入了一种“冻结时间”机制，用于导航任务和模拟器，在agent推理期间暂停世界状态更新，从而实现跨不同硬件的公平比较和实验可重复性。本文评估了该任务上的几个基线模型，分析了AdaVLN带来的独特挑战，并展示了其在弥合VLN研究中sim-to-real差距方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉语言导航（VLN）方法主要关注静态环境，忽略了真实室内环境中普遍存在的动态人类障碍。这导致模型在实际应用中表现不佳，因为它们无法有效地处理移动的人类，从而影响导航的成功率和效率。因此，需要一种能够适应动态环境的VLN方法。

核心思路：本文的核心思路是扩展现有的VLN任务，使其包含动态移动的人类障碍，从而更真实地模拟现实世界的导航场景。通过构建包含动态人类的模拟环境和数据集，并引入“冻结时间”机制，使得模型能够在动态环境中进行训练和评估，并保证实验的可重复性。

技术框架：AdaVLN技术框架主要包含以下几个部分：1) AdaVLN模拟器：用于生成包含动态人类的3D室内环境，基于Matterport3D等数据集，可以方便地添加动画人类模型。2) AdaR2R数据集：基于R2R数据集，增加了动态人类的轨迹信息。3) “冻结时间”机制：在agent进行推理时，暂停环境的更新，保证在不同硬件上运行的一致性。4) 基线模型：在AdaVLN上评估了现有的VLN模型，并分析了其在动态环境下的表现。

关键创新：本文的关键创新在于提出了AdaVLN任务，将动态人类障碍引入到VLN任务中，更贴近真实场景。同时，AdaVLN模拟器和AdaR2R数据集的构建，为研究动态环境下的VLN提供了基础。此外，“冻结时间”机制的引入，保证了实验的可重复性和公平性。

关键设计：AdaVLN模拟器使用了预先训练好的人类运动模型，可以生成逼真的人类运动轨迹。AdaR2R数据集在R2R数据集的基础上，增加了人类的起始位置、运动轨迹等信息。在训练过程中，可以使用强化学习或者模仿学习等方法，训练agent在动态环境中进行导航。损失函数可以采用交叉熵损失或者其他常用的导航损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在AdaVLN任务上评估了多个基线模型，结果表明，现有VLN模型在动态环境下的性能显著下降。这突显了AdaVLN任务的挑战性，并为未来的研究指明了方向。实验结果还表明，通过在AdaVLN数据集上进行训练，可以提高模型在动态环境下的导航能力。具体性能数据未知，但论文强调了AdaVLN在弥合sim-to-real差距方面的潜力。

🎯 应用场景

AdaVLN的研究成果可以应用于各种需要与人类交互的机器人导航场景，例如家庭服务机器人、商场导购机器人、医院辅助机器人等。通过提高机器人在动态环境中的导航能力，可以使其更好地适应真实世界，为人类提供更智能、更便捷的服务。此外，该研究也有助于推动机器人技术在智能家居、智慧城市等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Visual Language Navigation is a task that challenges robots to navigate in realistic environments based on natural language instructions. While previous research has largely focused on static settings, real-world navigation must often contend with dynamic human obstacles. Hence, we propose an extension to the task, termed Adaptive Visual Language Navigation (AdaVLN), which seeks to narrow this gap. AdaVLN requires robots to navigate complex 3D indoor environments populated with dynamically moving human obstacles, adding a layer of complexity to navigation tasks that mimic the real-world. To support exploration of this task, we also present AdaVLN simulator and AdaR2R datasets. The AdaVLN simulator enables easy inclusion of fully animated human models directly into common datasets like Matterport3D. We also introduce a "freeze-time" mechanism for both the navigation task and simulator, which pauses world state updates during agent inference, enabling fair comparisons and experimental reproducibility across different hardware. We evaluate several baseline models on this task, analyze the unique challenges introduced by AdaVLN, and demonstrate its potential to bridge the sim-to-real gap in VLN research.