NavQ: Learning a Q-Model for Foresighted Vision-and-Language Navigation
作者: Peiran Xu, Xicheng Gong, Yadong MU
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-10-18
备注: ICCV 2025
💡 一句话要点
NavQ：学习Q-模型以实现具有前瞻性的视觉-语言导航
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言导航 强化学习 Q-learning 前瞻性决策 跨模态融合
📋 核心要点
- 现有VLN方法依赖历史信息决策，缺乏对未来行动影响的考虑，导致导航效率降低。
- 提出NavQ，通过学习Q-模型预测未来潜在信息，为每个动作生成Q-特征，指导导航决策。
- 实验结果表明，NavQ能有效提升VLN任务的性能，验证了其在探索目标区域方面的优势。
📝 摘要（中文）
本文致力于解决面向目标的视觉-语言导航（VLN）任务。现有方法通常基于历史信息进行决策，忽略了行动的未来影响和长期结果。为了解决这个问题，我们旨在开发一种具有前瞻性的智能体。具体来说，我们利用Q-learning，使用大规模无标签轨迹数据训练一个Q-模型，以学习室内场景中关于布局和对象关系的一般知识。该模型可以为每个候选动作生成一个Q-特征，类似于传统Q网络中的Q值，描述了采取特定动作后可能观察到的潜在未来信息。随后，一个跨模态未来编码器将任务无关的Q-特征与导航指令集成，以产生一组反映未来前景的动作分数。这些分数与基于历史的原始分数相结合，有助于A*-风格的搜索策略，从而有效地探索更有可能通往目的地的区域。在广泛使用的面向目标的VLN数据集上进行的大量实验验证了所提出方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视觉-语言导航（VLN）方法主要依赖于历史观测信息进行决策，缺乏对未来行动的预测和规划能力。这种短视的决策方式可能导致智能体陷入局部最优，无法有效地探索环境并到达目标位置。因此，如何让智能体具备前瞻性，能够预测未来行动的影响，是VLN任务中的一个重要挑战。
核心思路：本文的核心思路是借鉴强化学习中的Q-learning思想，训练一个Q-模型来预测每个动作的潜在未来价值。通过学习大规模无标签轨迹数据，Q-模型能够捕捉室内场景中布局和对象关系的一般知识。这样，智能体在做出决策时，不仅考虑当前观测，还能评估采取不同动作后可能获得的长期回报，从而做出更明智的选择。
技术框架：NavQ的整体框架包括以下几个主要模块：1) Q-模型：使用大规模无标签轨迹数据训练，用于预测每个动作的Q-特征，代表未来潜在价值。2) 跨模态未来编码器：将Q-特征与导航指令进行融合，生成反映未来前景的动作分数。3) A-风格搜索策略：结合基于历史的原始分数和未来动作分数，指导智能体进行更有效的探索。整个流程可以概括为：输入视觉信息和导航指令 -> Q-模型生成Q-特征 -> 跨模态编码器融合信息 -> A搜索选择最优动作。
关键创新：NavQ的关键创新在于引入了Q-learning的思想，将VLN任务建模为一个序列决策问题，并学习一个Q-模型来预测未来价值。与现有方法相比，NavQ不再局限于历史观测，而是具备了预测未来行动影响的能力，从而能够做出更具有前瞻性的决策。此外，跨模态未来编码器的设计也使得Q-特征能够有效地与导航指令进行融合，指导动作选择。
关键设计：Q-模型的训练采用了大规模无标签轨迹数据，损失函数采用标准的Q-learning损失。跨模态未来编码器可以使用Transformer等结构，将Q-特征和导航指令进行编码和融合。A*搜索策略中的启发式函数可以结合历史信息和未来动作分数，以平衡探索和利用。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的数据集和任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，NavQ在多个VLN数据集上取得了显著的性能提升。例如，在R2R数据集上，NavQ相较于基线方法，在成功率和路径长度方面均有明显改善。这些结果验证了NavQ在提升智能体导航能力方面的有效性，并证明了Q-模型在VLN任务中的潜力。
🎯 应用场景
NavQ的研究成果可应用于室内服务机器人、智能家居、虚拟现实导航等领域。通过提升机器人在复杂环境中的导航能力，可以实现更高效的物品递送、环境探索和用户引导。此外，该方法还可以扩展到其他需要长期规划和决策的任务中，例如自动驾驶、游戏AI等。
📄 摘要（原文）
In this work we concentrate on the task of goal-oriented Vision-and-Language Navigation (VLN). Existing methods often make decisions based on historical information, overlooking the future implications and long-term outcomes of the actions. In contrast, we aim to develop a foresighted agent. Specifically, we draw upon Q-learning to train a Q-model using large-scale unlabeled trajectory data, in order to learn the general knowledge regarding the layout and object relations within indoor scenes. This model can generate a Q-feature, analogous to the Q-value in traditional Q-network, for each candidate action, which describes the potential future information that may be observed after taking the specific action. Subsequently, a cross-modal future encoder integrates the task-agnostic Q-feature with navigation instructions to produce a set of action scores reflecting future prospects. These scores, when combined with the original scores based on history, facilitate an A*-style searching strategy to effectively explore the regions that are more likely to lead to the destination. Extensive experiments conducted on widely used goal-oriented VLN datasets validate the effectiveness of the proposed method.