SE-VLN: A Self-Evolving Vision-Language Navigation Framework Based on Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2507.13152v3 📥 PDF

作者: Xiangyu Dong, Haoran Zhao, Jiang Gao, Haozhou Li, Xiaoguang Ma, Yaoming Zhou, Fuhai Chen, Juan Liu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-07-17 (更新: 2025-08-26)

💡 一句话要点

提出基于多模态大语言模型的自进化视觉-语言导航框架SE-VLN

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

关键词: 视觉语言导航 多模态大语言模型 自进化学习 经验回放 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法依赖于大语言模型，但其固定的知识库和推理能力限制了经验知识的整合和进化。
  2. SE-VLN框架通过分层记忆、检索增强推理和反思模块，使智能体能够在测试过程中持续学习和进化。
  3. 实验结果表明，SE-VLN在导航成功率上显著优于现有方法，并随着经验积累持续提升性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自进化视觉-语言导航（SE-VLN）框架，该框架利用多模态大语言模型（LLM）赋予VLN智能体在测试过程中持续进化的能力。现有方法受限于LLM固定的知识库和推理能力，无法充分整合经验知识，缺乏有效的进化能力。SE-VLN框架包含三个核心模块：分层记忆模块，用于将成功和失败案例转化为可复用的知识；检索增强的基于思考的推理模块，用于检索经验并实现多步决策；以及反思模块，用于实现持续进化。综合测试表明，SE-VLN在未见环境中分别实现了57%和35.2%的导航成功率，相较于当前最先进的方法，在R2R和REVERSE数据集上分别实现了23.9%和15.0%的绝对性能提升。此外，SE-VLN的性能随着经验库的增加而提高，阐明了其作为VLN自进化智能体框架的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言导航（VLN）方法虽然受益于大型语言模型（LLM）在指令理解和任务推理方面的能力，但LLM固定的知识库和推理能力限制了其对经验知识的有效利用和持续进化。因此，如何使VLN智能体具备像自然智能体一样的自进化能力，从而在未知环境中更好地完成导航任务，是本文要解决的核心问题。现有方法的痛点在于缺乏有效的机制来存储、检索和反思经验，导致无法从过去的成功和失败中学习。

核心思路：本文的核心思路是借鉴自然智能体的进化能力，构建一个能够持续学习和进化的VLN框架。通过将成功和失败的导航经验存储在记忆模块中，并利用检索增强的推理模块来指导决策，最后通过反思模块来评估和改进策略，从而使智能体能够不断适应新的环境和任务。

技术框架：SE-VLN框架包含三个主要模块：1) 分层记忆模块：用于存储导航过程中的经验，包括成功和失败的案例。该模块采用分层结构，以便于高效地检索相关经验。2) 检索增强的基于思考的推理模块：该模块首先根据当前环境和指令，从记忆模块中检索相关的经验，然后利用LLM进行多步推理，生成导航决策。3) 反思模块：该模块用于评估导航结果，并根据结果更新记忆模块，从而实现持续进化。

关键创新：本文最重要的技术创新在于提出了一个自进化的VLN框架，该框架能够使智能体在测试过程中持续学习和进化。与现有方法相比，SE-VLN能够更好地利用过去的经验，从而在未知环境中实现更高的导航成功率。这是首次将自进化概念引入到多模态LLM驱动的VLN框架中。

关键设计：分层记忆模块采用了一种基于相似度的检索机制，用于快速找到相关的经验。检索增强的推理模块利用LLM生成多个候选动作，并根据环境和指令选择最佳动作。反思模块使用导航成功率作为奖励信号，用于更新记忆模块中的经验权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SE-VLN在R2R和REVERSE数据集的未见环境中分别实现了57%和35.2%的导航成功率，相较于当前最先进的方法，分别实现了23.9%和15.0%的绝对性能提升。实验还表明，SE-VLN的性能随着经验库的增加而持续提高，验证了其自进化能力的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、虚拟现实等领域。例如，可以用于开发能够在复杂环境中自主导航的机器人，或者为用户提供更加智能化的导航服务。此外，该研究还可以促进对自然智能体进化机制的理解，并为开发更加智能化的AI系统提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Recent advances in vision-language navigation (VLN) were mainly attributed to emerging large language models (LLMs). These methods exhibited excellent generalization capabilities in instruction understanding and task reasoning. However, they were constrained by the fixed knowledge bases and reasoning abilities of LLMs, preventing fully incorporating experiential knowledge and thus resulting in a lack of efficient evolutionary capacity. To address this, we drew inspiration from the evolution capabilities of natural agents, and proposed a self-evolving VLN framework (SE-VLN) to endow VLN agents with the ability to continuously evolve during testing. To the best of our knowledge, it was the first time that an multimodal LLM-powered self-evolving VLN framework was proposed. Specifically, SE-VLN comprised three core modules, i.e., a hierarchical memory module to transfer successful and failure cases into reusable knowledge, a retrieval-augmented thought-based reasoning module to retrieve experience and enable multi-step decision-making, and a reflection module to realize continual evolution. Comprehensive tests illustrated that the SE-VLN achieved navigation success rates of 57% and 35.2% in unseen environments, representing absolute performance improvements of 23.9% and 15.0% over current state-of-the-art methods on R2R and REVERSE datasets, respectively. Moreover, the SE-VLN showed performance improvement with increasing experience repository, elucidating its great potential as a self-evolving agent framework for VLN.