Towards Long-Horizon Vision-Language Navigation: Platform, Benchmark and Method

📄 arXiv: 2412.09082v3 📥 PDF

作者: Xinshuai Song, Weixing Chen, Yang Liu, Weikai Chen, Guanbin Li, Liang Lin

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-12 (更新: 2025-03-19)

备注: Accepted by CVPR 2025. A novel Long-Horizon Vision-Language Navigation task, project page: https://hcplab-sysu.github.io/LH-VLN/

💡 一句话要点

提出长程视觉-语言导航任务与基准，并设计多粒度动态记忆模型以提升导航性能。

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

关键词: 视觉语言导航 长程规划 动态记忆 机器人导航 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法难以处理复杂动态环境下的多阶段长程任务，缺乏长期规划和决策一致性。
  2. 提出LH-VLN任务，构建NavGen平台生成复杂任务数据集，并设计MGDM模块提升模型适应性。
  3. 构建LHPR-VLN基准数据集，包含3260个任务，平均150步，并提出ISR、CSR、CGT等评估指标。

📝 摘要（中文）

现有的视觉-语言导航（VLN）方法主要集中于单阶段导航，限制了它们在复杂和动态环境中的多阶段和长程任务中的有效性。为了解决这些局限性，我们提出了一种新的VLN任务，名为长程视觉-语言导航（LH-VLN），它强调跨连续子任务的长期规划和决策一致性。此外，为了支持LH-VLN，我们开发了一个自动数据生成平台NavGen，该平台构建具有复杂任务结构的数据集，并通过双向、多粒度生成方法提高数据效用。为了准确评估复杂任务，我们构建了VLN中的长程规划和推理（LHPR-VLN）基准，包含3,260个任务，平均150个任务步骤，作为专门为长程视觉-语言导航任务设计的第一个数据集。此外，我们提出了独立成功率（ISR）、条件成功率（CSR）和按真实标签加权的CSR（CGT）指标，以提供对任务完成情况的细粒度评估。为了提高模型在复杂任务中的适应性，我们提出了一种新的多粒度动态记忆（MGDM）模块，该模块集成了短期记忆模糊和长期记忆检索，以实现动态环境中的灵活导航。我们的平台、基准和方法为LH-VLN提供了强大的数据生成管道、全面的模型评估数据集、合理的指标和一种新的VLN模型，为推进LH-VLN奠定了基础框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言导航（VLN）方法主要关注单阶段导航，无法有效处理复杂和动态环境中的多阶段、长程任务。这些方法缺乏长期规划能力，难以保证连续子任务之间的决策一致性，导致导航性能下降。

核心思路：论文的核心思路是引入长程规划的概念，使VLN模型能够更好地处理多阶段任务。通过构建更复杂的数据集和设计新的模型结构，提升模型在动态环境中的适应性和决策一致性。核心在于利用多粒度动态记忆模块，融合短期记忆和长期记忆，实现更灵活的导航策略。

技术框架：整体框架包含数据生成、模型训练和评估三个主要部分。首先，利用NavGen平台生成LHPR-VLN数据集，该数据集包含长程任务和复杂的任务结构。然后，使用提出的MGDM模块构建VLN模型，并在LHPR-VLN数据集上进行训练。最后，使用ISR、CSR和CGT等指标对模型性能进行评估。

关键创新：论文的关键创新在于提出了多粒度动态记忆（MGDM）模块。该模块结合了短期记忆模糊和长期记忆检索机制，使得模型能够根据当前环境动态地调整记忆的粒度，从而更好地适应复杂和动态的环境。这种设计允许模型在短期内关注局部信息，并在长期内保持对全局目标的理解。

关键设计：MGDM模块包含短期记忆模糊单元和长期记忆检索单元。短期记忆模糊单元通过模糊操作减少短期记忆中的噪声，提高模型的鲁棒性。长期记忆检索单元则通过注意力机制从长期记忆中检索相关信息，帮助模型进行长期规划。此外，论文还设计了新的评估指标ISR、CSR和CGT，以更细粒度地评估模型在长程任务中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了包含3260个任务的LHPR-VLN数据集，平均每个任务包含150个步骤，是首个专门为长程VLN设计的基准。提出的MGDM模型在LHPR-VLN数据集上取得了显著的性能提升，证明了其在处理长程任务方面的有效性。同时，提出的ISR、CSR和CGT指标能够更细粒度地评估模型性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。通过提升机器在复杂环境中的导航能力，可以实现更智能化的服务机器人、更安全的自动驾驶系统以及更具沉浸感的虚拟现实体验。未来，该技术有望在物流、安防、医疗等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Existing Vision-Language Navigation (VLN) methods primarily focus on single-stage navigation, limiting their effectiveness in multi-stage and long-horizon tasks within complex and dynamic environments. To address these limitations, we propose a novel VLN task, named Long-Horizon Vision-Language Navigation (LH-VLN), which emphasizes long-term planning and decision consistency across consecutive subtasks. Furthermore, to support LH-VLN, we develop an automated data generation platform NavGen, which constructs datasets with complex task structures and improves data utility through a bidirectional, multi-granularity generation approach. To accurately evaluate complex tasks, we construct the Long-Horizon Planning and Reasoning in VLN (LHPR-VLN) benchmark consisting of 3,260 tasks with an average of 150 task steps, serving as the first dataset specifically designed for the long-horizon vision-language navigation task. Furthermore, we propose Independent Success Rate (ISR), Conditional Success Rate (CSR), and CSR weight by Ground Truth (CGT) metrics, to provide fine-grained assessments of task completion. To improve model adaptability in complex tasks, we propose a novel Multi-Granularity Dynamic Memory (MGDM) module that integrates short-term memory blurring with long-term memory retrieval to enable flexible navigation in dynamic environments. Our platform, benchmark and method supply LH-VLN with a robust data generation pipeline, comprehensive model evaluation dataset, reasonable metrics, and a novel VLN model, establishing a foundational framework for advancing LH-VLN.