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
📋 核心要点
- 现有VLN基准数据集规模小、物理模拟简单，限制了模型在真实场景中的泛化能力，存在较大研究差距。
- VLNVerse通过大规模、多任务统一框架和逼真的物理引擎，提供更接近真实世界的模拟环境，促进具身智能研究。
- 论文对现有方法进行了全面评估，并提出了一个统一的多任务模型，在VLNVerse基准上取得了良好效果。
📝 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、可扩展基准，旨在实现多功能、具身、逼真模拟和评估。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全运动学。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，以促进对可扩展的、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、物理模拟简单、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，阻碍了该领域的统一进展，并且无法满足现代大型语言模型（LLM）预训练的需求。现有方法难以在真实环境中有效导航，缺乏通用性和可扩展性。
核心思路：VLNVerse的核心思路是构建一个大规模、多功能、具身和逼真的模拟环境，以弥合模拟和真实世界之间的差距。通过统一不同的VLN任务到一个框架中，并提供一个可扩展的工具包，VLNVerse旨在促进对通用具身运动代理的研究。逼真的物理引擎和全运动学模拟使得代理能够更好地理解和交互环境。
技术框架：VLNVerse包含以下主要模块：1) 大规模场景数据集：提供多样化的室内和室外环境。2) 逼真的物理引擎：模拟真实的物理交互，例如碰撞、重力等。3) 全运动学代理：允许代理进行更自然的运动和操作。4) 多任务统一框架：支持多种VLN任务，例如目标导航、视觉问答等。5) 可扩展的工具包：提供各种工具和API，方便研究人员进行开发和评估。
关键创新：VLNVerse的关键创新在于其多功能性、具身性和逼真性。它将先前分散的VLN任务统一到一个框架中，并提供了一个可扩展的工具包。通过逼真的物理引擎和全运动学模拟，VLNVerse能够更好地模拟真实世界的环境和交互。此外，VLNVerse的大规模数据集为训练和评估模型提供了充足的数据。
关键设计：VLNVerse的关键设计包括：1) 使用高质量的3D扫描数据构建逼真的场景。2) 集成强大的物理引擎，例如Bullet或MuJoCo。3) 设计灵活的代理控制接口，支持不同的运动模式。4) 定义统一的任务接口，方便不同任务之间的切换。5) 提供丰富的评估指标，例如导航成功率、路径长度等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文利用VLNVerse对现有VLN方法进行了全面评估，结果表明，现有方法在VLNVerse上的性能远低于在传统基准上的性能，突显了VLNVerse的挑战性。此外，论文提出的统一多任务模型在VLNVerse上取得了显著的性能提升，证明了其有效性。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的研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟助手等领域。通过在逼真的模拟环境中训练，机器人可以更好地理解人类指令，并在复杂环境中安全有效地导航。该基准测试还有助于开发更智能的虚拟助手，使其能够更好地理解用户的需求，并提供个性化的服务。未来，VLNVerse有望推动具身智能的发展，实现更智能、更自主的机器人和虚拟助手。
📄 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.