Think Hierarchically, Act Dynamically: Hierarchical Multi-modal Fusion and Reasoning for Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2504.16516v2 📥 PDF

作者: Junrong Yue, Yifan Zhang, Chuan Qin, Bo Li, Xiaomin Lie, Xinlei Yu, Wenxin Zhang, Zhendong Zhao

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-04-23 (更新: 2025-04-24)

备注: 11 pages, 4 figures, Submitted to ACM MM 2025

💡 一句话要点

提出多层融合推理架构MFRA，提升视觉语言导航任务的决策精度。

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

关键词: 视觉语言导航 多模态融合 分层特征 推理模块 具身智能 注意力机制 动态上下文

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法难以有效融合多模态信息，导致在复杂场景下导航精度不足。
  2. MFRA通过分层融合多模态特征，并结合推理模块，提升智能体对环境的理解和决策能力。
  3. 实验结果表明，MFRA在多个VLN基准数据集上超越了现有最佳方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多层融合推理架构（MFRA），旨在提升具身智能体在视觉语言导航（VLN）任务中的性能。现有方法通常依赖于全局场景表示或对象级别的特征，无法充分捕捉跨模态的复杂交互，从而影响导航的准确性。MFRA通过分层融合机制，聚合来自视觉观察、语言指令和导航历史的多层特征，包括低级视觉线索和高级语义概念。此外，MFRA设计了一个推理模块，利用融合的表示，通过指令引导的注意力和动态上下文集成来推断导航动作。通过选择性地捕获和组合相关的视觉、语言和时间信号，MFRA提高了复杂导航场景中的决策准确性。在REVERIE、R2R和SOON等基准VLN数据集上的大量实验表明，MFRA相比于最先进的方法取得了优越的性能，验证了多层模态融合在具身导航中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：视觉语言导航（VLN）任务旨在使具身智能体能够根据自然语言指令在真实环境中导航到目标位置。现有方法的痛点在于，它们通常依赖于全局场景表示或对象级别的特征，而忽略了不同模态（视觉、语言、历史）之间复杂的交互关系，导致智能体难以准确理解指令并做出正确的导航决策。

核心思路：本文的核心思路是设计一个能够有效融合多层级、多模态信息的架构，从而提升智能体对环境的感知和理解能力。通过分层融合视觉、语言和导航历史信息，并利用推理模块进行决策，使智能体能够更好地理解指令，并根据环境变化动态调整导航策略。

技术框架：MFRA的整体架构包含以下几个主要模块：1) 多层特征提取模块：从视觉观察、语言指令和导航历史中提取不同层级的特征，包括低级视觉线索和高级语义概念。2) 分层融合模块：将提取的多层特征进行融合，捕捉不同模态之间的交互关系。3) 推理模块：利用融合的表示，通过指令引导的注意力和动态上下文集成来推断导航动作。该模块负责根据融合后的信息，选择合适的导航动作。

关键创新：MFRA的关键创新在于其多层融合机制和推理模块的设计。传统方法通常只关注单一层级的特征或简单的模态融合，而MFRA通过分层融合多层特征，能够更全面地捕捉不同模态之间的复杂关系。推理模块则通过指令引导的注意力和动态上下文集成，能够更准确地推断导航动作。

关键设计：在分层融合模块中，作者可能使用了注意力机制来动态调整不同层级特征的权重。在推理模块中，指令引导的注意力机制可能采用了Transformer结构，用于捕捉指令和视觉信息之间的关系。动态上下文集成可能使用了循环神经网络（RNN）或Transformer来建模导航历史信息。损失函数可能包括导航动作预测的交叉熵损失和辅助的语义对齐损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MFRA在REVERIE、R2R和SOON等基准VLN数据集上取得了显著的性能提升，超越了现有最先进的方法。具体性能数据未知，但摘要强调了MFRA在复杂导航场景中决策准确性的提高，验证了多层模态融合在具身导航中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。通过提升智能体对环境的理解和决策能力，可以实现更智能、更自主的导航系统，例如，帮助服务型机器人在复杂环境中完成任务，或提升自动驾驶车辆在复杂交通场景中的安全性。

📄 摘要（原文）

Vision-and-Language Navigation (VLN) aims to enable embodied agents to follow natural language instructions and reach target locations in real-world environments. While prior methods often rely on either global scene representations or object-level features, these approaches are insufficient for capturing the complex interactions across modalities required for accurate navigation. In this paper, we propose a Multi-level Fusion and Reasoning Architecture (MFRA) to enhance the agent's ability to reason over visual observations, language instructions and navigation history. Specifically, MFRA introduces a hierarchical fusion mechanism that aggregates multi-level features-ranging from low-level visual cues to high-level semantic concepts-across multiple modalities. We further design a reasoning module that leverages fused representations to infer navigation actions through instruction-guided attention and dynamic context integration. By selectively capturing and combining relevant visual, linguistic, and temporal signals, MFRA improves decision-making accuracy in complex navigation scenarios. Extensive experiments on benchmark VLN datasets including REVERIE, R2R, and SOON demonstrate that MFRA achieves superior performance compared to state-of-the-art methods, validating the effectiveness of multi-level modal fusion for embodied navigation.