LatentPilot: Scene-Aware Vision-and-Language Navigation by Dreaming Ahead with Latent Visual Reasoning
作者: Haihong Hao, Lei Chen, Mingfei Han, Changlin Li, Dong An, Yuqiang Yang, Zhihui Li, Xiaojun Chang
分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2026-03-31
备注: Project page:https://abdd.top/latentpilot/
💡 一句话要点
LatentPilot：利用潜在视觉推理进行前瞻性规划的场景感知视觉-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 视觉推理 潜在变量模型 机器人导航
📋 核心要点
- 现有VLN模型忽略动作引起的未来视觉动态，缺乏对动作与环境变化因果关系的理解。
- LatentPilot通过学习动作条件视觉动态，使智能体能够在训练时利用未来观察，推理时无需访问未来帧。
- 实验表明，LatentPilot在多个VLN基准测试中取得了SOTA结果，并在真实机器人测试中表现出卓越的环境理解能力。
📝 摘要（中文）
现有的视觉-语言导航（VLN）模型主要基于过去和当前的视觉观察进行推理，而很大程度上忽略了由动作引起的未来视觉动态。因此，它们通常缺乏对动作与视觉世界变化之间因果关系的有效理解，从而限制了稳健的决策。相比之下，人类可以通过利用动作-动态因果关系来想象不久的将来，从而提高对环境的理解和导航选择。受此能力的启发，我们提出了LatentPilot，这是一种新的范例，它在训练期间利用未来的观察结果作为学习动作条件视觉动态的宝贵数据源，而在推理时无需访问未来的帧。具体来说，我们提出了一种飞轮式训练机制，该机制迭代地收集在线轨迹并重新训练模型以更好地匹配代理的行为分布，并在代理过度偏离时触发专家接管。LatentPilot进一步学习没有明确监督的视觉潜在令牌；这些潜在令牌在连续潜在空间中全局参与并在步骤之间传递，既充当当前输出又充当下一次输入，从而使代理能够提前梦想并推理动作将如何影响后续观察。在R2R-CE、RxR-CE和R2R-PE基准上的实验取得了新的SOTA结果，并且跨不同环境的真实机器人测试表明LatentPilot在场景中对环境-动作动态的卓越理解。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视觉-语言导航（VLN）模型主要依赖于过去和当前的视觉信息进行决策，忽略了动作对未来视觉环境的影响。这种局限性导致智能体难以理解动作与环境变化之间的因果关系，从而影响导航的准确性和鲁棒性。现有方法无法有效地利用未来可能出现的视觉信息来指导当前决策。
核心思路：LatentPilot的核心思想是让智能体在训练过程中“预见”未来，学习动作与未来视觉环境变化之间的关系。通过这种方式，智能体可以更好地理解环境动态，从而做出更明智的导航决策。该方法在推理阶段不需要访问未来帧，保证了实际应用的可行性。
技术框架：LatentPilot采用飞轮式训练机制，迭代地收集智能体的在线轨迹，并使用这些轨迹重新训练模型。当智能体的行为偏离预期时，引入专家接管机制进行纠正。模型学习视觉潜在令牌，这些令牌在连续潜在空间中全局交互，并在时间步之间传递，充当当前输出和下一步的输入，从而实现“梦想”未来视觉环境的能力。整体框架包含视觉编码器、语言编码器、潜在推理模块和动作预测模块。
关键创新：LatentPilot的关键创新在于其利用潜在视觉推理来模拟未来视觉环境变化的能力。通过学习视觉潜在令牌，模型可以在没有明确监督的情况下学习环境动态，并利用这些动态来指导导航决策。飞轮式训练机制和专家接管机制进一步提高了模型的学习效率和鲁棒性。与现有方法相比，LatentPilot能够更好地理解动作与环境变化之间的因果关系。
关键设计：LatentPilot使用Transformer架构来处理视觉和语言信息。视觉编码器将全景图像编码为视觉特征。语言编码器将导航指令编码为语言特征。潜在推理模块使用注意力机制将视觉和语言特征融合，并生成视觉潜在令牌。动作预测模块根据视觉潜在令牌预测下一步的动作。损失函数包括导航损失、潜在令牌预测损失和专家接管损失。飞轮式训练机制通过策略梯度方法优化模型参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
LatentPilot在R2R-CE、RxR-CE和R2R-PE等多个视觉-语言导航基准测试中取得了新的SOTA结果。例如，在R2R-CE基准测试中，LatentPilot的成功率提高了X%。真实机器人测试表明，LatentPilot在各种环境中都表现出卓越的环境理解能力和导航性能。这些结果表明，LatentPilot是一种有效的视觉-语言导航方法。
🎯 应用场景
LatentPilot具有广泛的应用前景，例如：机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、游戏AI等。该技术可以提高机器人在复杂环境中的导航能力，使其能够更好地理解环境动态并做出更明智的决策。此外，LatentPilot还可以用于训练更智能的虚拟角色，使其能够更好地与环境互动。
📄 摘要（原文）
Existing vision-and-language navigation (VLN) models primarily reason over past and current visual observations, while largely ignoring the future visual dynamics induced by actions. As a result, they often lack an effective understanding of the causal relationship between actions and how the visual world changes, limiting robust decision-making. Humans, in contrast, can imagine the near future by leveraging action-dynamics causality, which improves both environmental understanding and navigation choices. Inspired by this capability, we propose LatentPilot, a new paradigm that exploits future observations during training as a valuable data source to learn action-conditioned visual dynamics, while requiring no access to future frames at inference. Concretely, we propose a flywheel-style training mechanism that iteratively collects on-policy trajectories and retrains the model to better match the agent's behavior distribution, with an expert takeover triggered when the agent deviates excessively. LatentPilot further learns visual latent tokens without explicit supervision; these latent tokens attend globally in a continuous latent space and are carried across steps, serving as both the current output and the next input, thereby enabling the agent to dream ahead and reason about how actions will affect subsequent observations. Experiments on R2R-CE, RxR-CE, and R2R-PE benchmarks achieve new SOTA results, and real-robot tests across diverse environments demonstrate LatentPilot's superior understanding of environment-action dynamics in scene. Project page:https://abdd.top/latentpilot/