General Scene Adaptation for Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2501.17403v1 📥 PDF

作者: Haodong Hong, Yanyuan Qiao, Sen Wang, Jiajun Liu, Qi Wu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-01-29

备注: ICLR 2025

💡 一句话要点

提出GSA-VLN以解决视觉-语言导航中的环境适应问题

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

关键词: 视觉-语言导航 环境适应 数据集扩展 指令编排 记忆型导航图 大型语言模型 智能体训练

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言导航方法在处理多样化环境和指令时存在适应性不足的问题，尤其是在面对新的场景时表现不佳。
  2. 本文提出GSA-VLN任务，要求智能体在特定场景中执行指令并进行持续适应，同时引入GSA-R2R数据集以丰富环境和指令的多样性。
  3. 通过实验验证，GR-DUET方法在GSA-R2R数据集上表现优异，达到了最先进的性能，展示了环境适应能力的显著提升。

📝 摘要（中文）

视觉-语言导航（VLN）任务主要评估智能体在多个环境中一次性执行个别指令的能力，旨在开发能够在零样本情况下在任何环境中工作的智能体。然而，现实世界中的导航机器人通常在具有相对一致的物理布局、视觉观察和指导者语言风格的持久环境中操作。为此，本文提出了GSA-VLN任务，要求智能体在特定场景中执行导航指令并同时适应该场景，以提高性能。为评估该任务，本文提出了新数据集GSA-R2R，显著扩展了环境和指令的多样性与数量。此外，设计了一个三阶段的指令编排管道，利用大型语言模型（LLMs）优化生成的指令，并通过角色扮演技术将指令改写为不同的语言风格。最后，提出了GR-DUET方法，结合基于记忆的导航图和特定环境的训练策略，在所有GSA-R2R分割上取得了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉-语言导航（VLN）方法在多样化环境中适应性不足的问题，尤其是在面对新场景时的表现不佳。现有数据集缺乏外部数据（OOD）和指令风格的多样性，限制了智能体的适应能力。

核心思路：论文提出GSA-VLN任务，要求智能体在特定场景中执行导航指令并进行持续适应。通过引入新数据集GSA-R2R，显著扩展环境和指令的多样性，增强智能体的适应能力。

技术框架：整体架构包括三阶段的指令编排管道，首先利用大型语言模型（LLMs）优化生成的指令，然后通过角色扮演技术将指令改写为不同的语言风格，最后进行环境特定的训练。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了GSA-R2R数据集，显著提高了环境和指令的多样性，同时设计了GR-DUET方法，结合记忆型导航图和环境特定训练策略，提升了智能体的适应性。

关键设计：在GR-DUET方法中，采用了基于记忆的导航图结构，结合环境特定的训练策略，优化了损失函数和网络结构，以提高智能体在不同场景中的表现。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在GSA-R2R数据集上，GR-DUET方法在所有分割上均取得了最先进的结果，展示了显著的性能提升，具体表现为在环境适应性和指令执行准确性上的提升，超越了现有基线方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、无人驾驶、服务机器人等，能够显著提升机器人在复杂环境中的导航能力和用户交互体验。未来，随着数据集和算法的不断优化，预计将推动更广泛的智能体在现实世界中的应用。

📄 摘要（原文）

Vision-and-Language Navigation (VLN) tasks mainly evaluate agents based on one-time execution of individual instructions across multiple environments, aiming to develop agents capable of functioning in any environment in a zero-shot manner. However, real-world navigation robots often operate in persistent environments with relatively consistent physical layouts, visual observations, and language styles from instructors. Such a gap in the task setting presents an opportunity to improve VLN agents by incorporating continuous adaptation to specific environments. To better reflect these real-world conditions, we introduce GSA-VLN, a novel task requiring agents to execute navigation instructions within a specific scene and simultaneously adapt to it for improved performance over time. To evaluate the proposed task, one has to address two challenges in existing VLN datasets: the lack of OOD data, and the limited number and style diversity of instructions for each scene. Therefore, we propose a new dataset, GSA-R2R, which significantly expands the diversity and quantity of environments and instructions for the R2R dataset to evaluate agent adaptability in both ID and OOD contexts. Furthermore, we design a three-stage instruction orchestration pipeline that leverages LLMs to refine speaker-generated instructions and apply role-playing techniques to rephrase instructions into different speaking styles. This is motivated by the observation that each individual user often has consistent signatures or preferences in their instructions. We conducted extensive experiments on GSA-R2R to thoroughly evaluate our dataset and benchmark various methods. Based on our findings, we propose a novel method, GR-DUET, which incorporates memory-based navigation graphs with an environment-specific training strategy, achieving state-of-the-art results on all GSA-R2R splits.