CogNav: Cognitive Process Modeling for Object Goal Navigation with LLMs

📄 arXiv: 2412.10439v3 📥 PDF

作者: Yihan Cao, Jiazhao Zhang, Zhinan Yu, Shuzhen Liu, Zheng Qin, Qin Zou, Bo Du, Kai Xu

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-12-11 (更新: 2025-08-28)

💡 一句话要点

CogNav：利用LLM进行认知过程建模，显著提升ObjectNav任务性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物体目标导航 具身智能 认知过程建模 大型语言模型 有限状态机

📋 核心要点

  1. ObjectNav任务需要智能体在未知环境中定位目标物体，面临感知和认知双重挑战，现有方法在认知方面进展有限。
  2. CogNav框架模仿人类认知过程，利用LLM和有限状态机，动态构建异构认知地图，驱动智能体在不同认知状态间切换。
  3. 实验结果表明，CogNav在HM3D、MP3D和RoboTHOR等基准测试中，ObjectNav成功率相较于现有方法提升至少14%。

📝 摘要（中文）

本文提出CogNav框架，旨在通过大型语言模型模拟人类在物体搜索任务中的认知过程，从而提升具身智能中的物体目标导航（ObjectNav）任务的性能。CogNav受到神经科学研究的启发，该研究表明人类在新的环境中搜索物体时会维持并动态更新精细的认知状态。CogNav使用有限状态机对认知过程进行建模，状态包括从探索到识别等。状态之间的转换由大型语言模型根据动态构建的异构认知地图决定，该地图包含场景的空间和语义信息。在HM3D、MP3D和RoboTHOR基准测试上的大量评估表明，CogNav的认知过程建模显著提高了ObjectNav的成功率，相对于现有技术至少提升了14%。

🔬 方法详解

问题定义：ObjectNav任务要求智能体在先前未见过的环境中找到特定的目标物体。现有方法主要依赖于模拟器中的隐式学习或预定义的启发式规则，缺乏对认知过程的显式建模，导致在复杂环境中的导航性能受限。现有方法的痛点在于无法有效模拟人类在搜索物体时的认知状态和决策过程。

核心思路：CogNav的核心思路是模仿人类在ObjectNav任务中的认知过程，利用大型语言模型（LLM）来显式地建模智能体的认知状态和状态转移。通过构建动态的异构认知地图，LLM可以根据环境信息和历史经验做出更合理的导航决策。这种方法旨在弥补现有方法在认知建模方面的不足，从而提高ObjectNav的成功率。

技术框架：CogNav框架主要包含以下几个模块：1) 感知模块：用于获取环境的视觉信息，例如通过视觉基础模型提取图像特征。2) 认知地图构建模块：用于构建和更新异构认知地图，该地图包含空间信息（例如，物体的位置）和语义信息（例如，物体的类别）。3) 认知状态建模模块：使用有限状态机（FSM）来表示智能体的认知状态，例如探索、识别等。4) LLM决策模块：使用LLM根据认知地图和当前状态来决定下一步的行动，并更新认知状态。整体流程是：智能体首先探索环境，构建认知地图，然后根据LLM的决策在不同的认知状态之间切换，最终找到目标物体。

关键创新：CogNav最重要的技术创新点在于使用LLM来显式地建模智能体的认知过程。与现有方法相比，CogNav不是通过隐式学习或预定义的规则来驱动导航，而是通过LLM来模拟人类的认知过程，从而做出更合理的决策。此外，CogNav还提出了动态构建异构认知地图的方法，该地图可以有效地整合空间和语义信息，为LLM提供更全面的环境信息。

关键设计：CogNav的关键设计包括：1) 认知状态的定义：定义了探索、识别等不同的认知状态，并设计了状态之间的转移规则。2) 异构认知地图的构建：设计了一种有效的方式来整合空间和语义信息，并动态地更新认知地图。3) LLM的prompt设计：设计了合适的prompt，使得LLM可以根据认知地图和当前状态做出合理的导航决策。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CogNav在HM3D、MP3D和RoboTHOR等三个主流ObjectNav基准测试中均取得了显著的性能提升。实验结果表明，CogNav相对于现有最先进的方法，在成功率方面至少提升了14%。这一提升表明CogNav的认知过程建模方法是有效的，可以显著提高ObjectNav任务的性能。

🎯 应用场景

CogNav的研究成果可以应用于各种需要智能体在复杂环境中进行目标搜索的任务，例如家庭服务机器人、仓库拣选机器人、以及搜救机器人等。通过模拟人类的认知过程，CogNav可以提高智能体在未知环境中的导航能力，从而实现更高效、更可靠的目标搜索。未来，该技术还可以扩展到其他具身智能任务，例如物体操作和人机交互。

📄 摘要（原文）

Object goal navigation (ObjectNav) is a fundamental task in embodied AI, requiring an agent to locate a target object in previously unseen environments. This task is particularly challenging because it requires both perceptual and cognitive processes, including object recognition and decision-making. While substantial advancements in perception have been driven by the rapid development of visual foundation models, progress on the cognitive aspect remains constrained, primarily limited to either implicit learning through simulator rollouts or explicit reliance on predefined heuristic rules. Inspired by neuroscientific findings demonstrating that humans maintain and dynamically update fine-grained cognitive states during object search tasks in novel environments, we propose CogNav, a framework designed to mimic this cognitive process using large language models. Specifically, we model the cognitive process using a finite state machine comprising fine-grained cognitive states, ranging from exploration to identification. Transitions between states are determined by a large language model based on a dynamically constructed heterogeneous cognitive map, which contains spatial and semantic information about the scene being explored. Extensive evaluations on the HM3D, MP3D, and RoboTHOR benchmarks demonstrate that our cognitive process modeling significantly improves the success rate of ObjectNav at least by relative 14% over the state-of-the-arts.