PlatonicNav: Unveiling Semantic Correspondence in Navigation with Platonic Topological Maps

📄 arXiv: 2606.01788v1 📥 PDF

作者: Junlin Long, Zeyu Zhang, Xu Deng, Yiran Wang, Yue Yang, Luke Borgnolo, Maxwell Twelftree, Yang Zhao

分类: cs.CV

发布日期: 2026-06-01

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💡 一句话要点

提出PlatonicNav以解决视觉导航中的语义对应问题

🎯 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: 具身视觉导航 语义对应 自监督学习 跨模态融合 Platonic Topological Map 机器人导航 视觉编码器 无训练框架

📋 核心要点

  1. 现有的视觉与语言导航方法未能有效探讨视觉和语言编码器之间的语义共享，导致跨模态任务的性能受限。
  2. 本文提出PlatonicNav框架，通过自监督视觉编码器构建Platonic Topological Map，实现视觉目标与语言目标的无缝对接。
  3. 在多个模拟基准测试中，PlatonicNav展示了优越的泛化能力，且无需显式的跨模态训练，性能显著提升。

📝 摘要（中文）

具身视觉导航是指代理在复杂环境中感知并从原始传感器输入中行动以达到目标，这在家庭服务机器人、辅助机器人和大规模自主探索等应用中至关重要。然而，现有的视觉与语言导航（VLN）和目标导航（ObjNav）方法主要集中在架构融合和混合任务训练上，未能探讨独立训练的视觉和语言编码器是否共享共同的语义结构。为了解决这些挑战，本文扩展了Platonic Representation Hypothesis，并将视觉导向的ObjNav、跨模态ObjNav和VLN重新定义为同一对象中心语义流形的不同接口。我们提出了PlatonicNav，一个无训练的框架，通过自监督视觉编码器融合几何和语义节点距离，并通过盲匹配来实现语言目标的基础，而无需配对的视觉-语言数据。实验结果表明，PlatonicNav在多个任务和模态中具有良好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉导航方法中视觉和语言编码器之间缺乏有效语义对应的问题。现有方法依赖于显式的跨模态监督，限制了其灵活性和泛化能力。

核心思路：提出PlatonicNav框架，利用Platonic Topological Map将几何和语义信息融合，通过自监督学习实现视觉目标与语言目标的匹配，避免了对配对数据的依赖。

技术框架：整体架构包括自监督视觉编码器、Platonic Topological Map构建模块和盲匹配机制。自监督编码器提取环境的视觉特征，构建对象中心的语义流形。

关键创新：最重要的创新在于Platonic Topological Map的提出，它通过融合几何和语义距离，提供了一种新的无训练方法来实现视觉与语言的对接，区别于传统的依赖于大规模预训练模型的方法。

关键设计：在设计中，采用自监督学习策略来训练视觉编码器，确保其能够有效提取环境特征；同时，盲匹配机制通过计算节点间的相似度来实现语言目标的定位，避免了对配对数据的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在HM3D-IIN、OVON和R2R-CE等多个模拟基准测试中，PlatonicNav在不同任务和模态上均表现出色，显著提高了导航精度和效率，展示了其在无显式跨模态训练情况下的强大泛化能力。

🎯 应用场景

PlatonicNav的研究成果在家庭服务机器人、辅助机器人以及自主探索等领域具有广泛的应用潜力。通过实现视觉与语言的无缝对接，该方法能够提升机器人在复杂环境中的导航能力，进而推动智能机器人技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Embodied visual navigation, where an agent perceives a complex environment and acts to reach a goal from raw sensory input, underpins a wide range of applications such as household service robotics, assistive robotics, and large-scale autonomous exploration. However, recent attempts to unify vision-and-language navigation (VLN) and object goal navigation (ObjNav) remain at the level of architectural fusion, mixed-task training, and large vision-language pretraining, without examining whether independently trained vision and language encoders may already share a common semantic structure. Moreover, even object-centric topological maps still ground language goals through explicit cross-modal supervision such as CLIP or large vision-language models, leaving open whether such grounding is possible from a purely vision-built map. To address these challenges, we extend the Platonic Representation Hypothesis to embodied navigation and recast vision-only ObjNav, cross-modal ObjNav, and VLN as three different interfaces to the same object-centric semantic manifold. We further introduce PlatonicNav, a training-free framework whose Platonic Topological Map fuses geometric and semantic node distances from a self-supervised visual encoder, and grounds language goals via blind matching without any paired vision-language data. Extensive experiments on simulation benchmarks including HM3D-IIN, OVON, and R2R-CE on MP3D, together with deployment on Unitree Go2, demonstrate that PlatonicNav generalizes across tasks, modalities, and embodiments without explicit cross-modal training. Code: https://github.com/AIGeeksGroup/PlatonicNav. Website: https://aigeeksgroup.github.io/PlatonicNav.