VLNVerse: A Benchmark for Vision-Language Navigation with Versatile, Embodied, Realistic Simulation and Evaluation
作者: Sihao Lin, Zerui Li, Xunyi Zhao, Gengze Zhou, Liuyi Wang, Rong Wei, Rui Tang, Juncheng Li, Hanqing Wang, Jiangmiao Pang, Anton van den Hengel, Jiajun Liu, Qi Wu
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-12-22
💡 一句话要点
VLNVerse：用于视觉-语言导航的多功能、具身、逼真模拟与评估基准
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言导航 具身智能 模拟环境 多任务学习 机器人导航 物理模拟 大规模数据集
📋 核心要点
- 现有VLN基准数据集规模小、物理模拟简单，难以评估模型在真实环境中的泛化能力。
- VLNVerse旨在构建一个大规模、多任务、具身且逼真的模拟环境，统一现有碎片化的VLN任务。
- 通过VLNVerse对现有方法进行全面评估，并提出了一个能够处理所有任务的统一多任务模型。
📝 摘要（中文）
本文提出了VLNVerse，一个用于视觉-语言导航（VLN）的新型大规模、可扩展的基准，旨在实现多功能、具身、逼真的模拟和评估。现有VLN基准受限于固定的小规模数据集和简化的物理模拟，阻碍了对sim-to-real泛化能力的深入研究，并造成了显著的研究差距。此外，任务碎片化阻碍了该领域的统一进展，而有限的数据规模无法满足现代基于LLM的预训练需求。VLNVerse将VLN重新定义为一个可扩展的、全栈的具身AI问题。其多功能性将先前分散的任务统一到一个框架中，并为研究人员提供了一个可扩展的工具包。其具身设计超越了无形的、瞬移的“幽灵”代理，支持由强大的物理引擎驱动的逼真模拟中的完整运动学。利用VLNVerse的规模和多样性，对现有方法（从经典模型到基于MLLM的代理）进行了全面评估。同时，提出了一种新型的统一多任务模型，能够解决基准测试中的所有任务。VLNVerse旨在缩小模拟导航与真实世界泛化之间的差距，为社区提供一个重要的工具，以推动对可扩展的、通用具身运动代理的研究。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视觉-语言导航（VLN）基准存在数据集规模小、物理模拟不真实、任务碎片化等问题。这些问题限制了模型在真实世界中的泛化能力，阻碍了该领域的发展。现有方法难以在不同VLN任务之间共享知识，且无法充分利用大规模数据进行预训练。
核心思路：VLNVerse的核心思路是构建一个大规模、多功能、具身且逼真的模拟环境，以解决现有VLN基准的局限性。通过统一不同的VLN任务，并提供一个可扩展的工具包，VLNVerse旨在促进该领域的统一进展。同时，逼真的物理模拟和具身代理的设计，有助于提高模型在真实世界中的泛化能力。
技术框架：VLNVerse包含以下主要模块：1) 多样化的环境：提供各种室内和室外环境，以增加数据集的多样性。2) 具身代理：使用具有完整运动学和物理引擎支持的具身代理，以模拟真实的导航行为。3) 多任务学习框架：统一不同的VLN任务，并提供一个通用的模型训练框架。4) 评估指标：提供全面的评估指标，以评估模型在不同任务上的性能。
关键创新：VLNVerse的关键创新在于其多功能性、具身性和逼真性。多功能性体现在它统一了不同的VLN任务，并提供了一个可扩展的工具包。具身性体现在它使用了具有完整运动学和物理引擎支持的具身代理。逼真性体现在它提供了各种室内和室外环境，并模拟了真实的导航行为。与现有方法相比，VLNVerse更接近真实世界，能够更好地评估模型在真实环境中的泛化能力。
关键设计：VLNVerse的关键设计包括：1) 使用Habitat模拟器进行物理模拟。2) 设计了一个统一的多任务学习框架，可以同时训练多个VLN任务。3) 提出了新的评估指标，以更全面地评估模型的性能。4) 使用了大规模的预训练数据，以提高模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在VLNVerse上对现有方法进行了全面评估，结果表明，基于MLLM的代理在某些任务上表现出色，但在其他任务上仍有很大的提升空间。同时，论文提出的统一多任务模型在多个任务上取得了具有竞争力的结果，证明了VLNVerse的有效性。具体性能数据和对比基线在论文中有详细展示。
🎯 应用场景
VLNVerse的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶、虚拟助手等。通过在VLNVerse上训练的模型，可以使机器人在真实世界中更好地理解人类指令，并完成导航任务。该研究的实际价值在于提高了机器人导航的可靠性和效率，未来影响在于促进了具身智能的发展。
📄 摘要（原文）
Despite remarkable progress in Vision-Language Navigation (VLN), existing benchmarks remain confined to fixed, small-scale datasets with naive physical simulation. These shortcomings limit the insight that the benchmarks provide into sim-to-real generalization, and create a significant research gap. Furthermore, task fragmentation prevents unified/shared progress in the area, while limited data scales fail to meet the demands of modern LLM-based pretraining. To overcome these limitations, we introduce VLNVerse: a new large-scale, extensible benchmark designed for Versatile, Embodied, Realistic Simulation, and Evaluation. VLNVerse redefines VLN as a scalable, full-stack embodied AI problem. Its Versatile nature unifies previously fragmented tasks into a single framework and provides an extensible toolkit for researchers. Its Embodied design moves beyond intangible and teleporting "ghost" agents that support full-kinematics in a Realistic Simulation powered by a robust physics engine. We leverage the scale and diversity of VLNVerse to conduct a comprehensive Evaluation of existing methods, from classic models to MLLM-based agents. We also propose a novel unified multi-task model capable of addressing all tasks within the benchmark. VLNVerse aims to narrow the gap between simulated navigation and real-world generalization, providing the community with a vital tool to boost research towards scalable, general-purpose embodied locomotion agents.