FlexVLN: Flexible Adaptation for Diverse Vision-and-Language Navigation Tasks

📄 arXiv: 2503.13966v1 📥 PDF

作者: Siqi Zhang, Yanyuan Qiao, Qunbo Wang, Longteng Guo, Zhihua Wei, Jing Liu

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-03-18

💡 一句话要点

FlexVLN：一种灵活适应多种视觉-语言导航任务的方法

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

关键词: 视觉语言导航 大型语言模型 分层架构 泛化能力 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法依赖于特定数据集的训练，泛化能力不足，难以适应不同指令类型的导航任务。
  2. FlexVLN结合了监督学习指令跟随器的导航能力和LLM规划器的泛化能力，实现跨数据集的有效泛化。
  3. 通过验证机制和多模型集成，FlexVLN减轻了LLM的幻觉问题，并提升了指令跟随器的执行精度，泛化性能显著提升。

📝 摘要（中文）

视觉-语言导航(VLN)任务的长期目标是开发具有强大适应性的具身智能体，使其能够在各种任务中无缝地转移导航能力。尽管近年来取得了显著进展，但大多数方法都需要特定于数据集的训练，因此缺乏跨越包含不同类型指令的不同数据集进行泛化的能力。大型语言模型(LLM)已经展示了卓越的推理和泛化能力，在机器人动作规划中展现出巨大的潜力。本文提出FlexVLN，一种创新的VLN分层方法，它将基于监督学习的指令跟随器的基本导航能力与LLM规划器的强大泛化能力相结合，从而能够有效地跨不同的VLN数据集进行泛化。此外，还提出了一种验证机制和一种多模型集成机制，以减轻LLM规划器可能产生的幻觉，并提高指令跟随器的执行精度。我们采用REVERIE、SOON和CVDN-target作为领域外数据集来评估泛化能力。FlexVLN的泛化性能大大超过了以往的所有方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言导航（VLN）方法通常需要针对特定数据集进行训练，这限制了它们在不同环境和指令类型下的泛化能力。当应用于新的、未见过的数据集时，性能会显著下降。因此，如何开发一种能够灵活适应各种VLN任务，并具备良好泛化能力的智能体是一个关键问题。

核心思路：FlexVLN的核心思路是将监督学习训练的指令跟随器（Instruction Follower）的基本导航能力与大型语言模型（LLM）的强大推理和泛化能力相结合。指令跟随器负责执行具体的导航动作，而LLM则作为规划器，负责理解指令并生成高层次的导航策略。通过这种分层结构，可以充分利用两者的优势，提高整体的泛化能力。

技术框架：FlexVLN采用一种分层架构，主要包含两个模块：指令跟随器和LLM规划器。指令跟随器是一个基于监督学习训练的导航模型，负责根据当前观测和指令执行具体的导航动作。LLM规划器则接收指令和环境信息，生成高层次的导航策略，指导指令跟随器的行为。此外，FlexVLN还包含一个验证机制和一个多模型集成机制，用于提高LLM规划器的可靠性和指令跟随器的执行精度。整体流程是：首先，LLM规划器根据指令和环境信息生成导航策略；然后，指令跟随器根据该策略执行导航动作；最后，验证机制对LLM规划器的输出进行验证，确保其合理性。

关键创新：FlexVLN的关键创新在于将LLM引入到VLN任务中，并将其作为高层次的规划器。与传统的端到端方法相比，FlexVLN的分层结构使得模型能够更好地利用LLM的推理和泛化能力，从而提高整体的泛化性能。此外，验证机制和多模型集成机制也进一步提高了模型的鲁棒性和准确性。

关键设计：验证机制通过检查LLM规划器生成的导航策略是否与环境信息一致来减少幻觉。例如，如果LLM建议前往一个不存在的地点，验证机制会检测到这种不一致并进行纠正。多模型集成机制则通过集成多个指令跟随器的输出来提高执行精度。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，但此处无法完全展开。

📊 实验亮点

FlexVLN在REVERIE、SOON和CVDN-target等领域外数据集上进行了评估，实验结果表明，FlexVLN的泛化性能显著优于以往的方法。具体而言，FlexVLN在这些数据集上的成功率和路径长度等指标上都取得了大幅提升，证明了其在跨数据集泛化方面的优势。

🎯 应用场景

FlexVLN的研究成果可应用于各种需要视觉-语言导航能力的场景，例如：家庭服务机器人、仓库拣货机器人、安防巡逻机器人等。该方法能够使机器人在复杂环境中理解人类指令，并自主完成导航任务，具有重要的实际应用价值和商业前景。未来，该技术有望进一步发展，实现更高级别的自主导航和人机交互。

📄 摘要（原文）

The aspiration of the Vision-and-Language Navigation (VLN) task has long been to develop an embodied agent with robust adaptability, capable of seamlessly transferring its navigation capabilities across various tasks. Despite remarkable advancements in recent years, most methods necessitate dataset-specific training, thereby lacking the capability to generalize across diverse datasets encompassing distinct types of instructions. Large language models (LLMs) have demonstrated exceptional reasoning and generalization abilities, exhibiting immense potential in robot action planning. In this paper, we propose FlexVLN, an innovative hierarchical approach to VLN that integrates the fundamental navigation ability of a supervised-learning-based Instruction Follower with the robust generalization ability of the LLM Planner, enabling effective generalization across diverse VLN datasets. Moreover, a verification mechanism and a multi-model integration mechanism are proposed to mitigate potential hallucinations by the LLM Planner and enhance execution accuracy of the Instruction Follower. We take REVERIE, SOON, and CVDN-target as out-of-domain datasets for assessing generalization ability. The generalization performance of FlexVLN surpasses that of all the previous methods to a large extent.