PanoVLN: Towards Effective Panoramic Vision-and-Language Navigation
作者: Zhen Wang, Changpeng Wang, Zhe Liu, Zhangyang Qi, Yuxiang Lu, Zimo Zeng, Donglian Qi, Xi Chen
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2026-09-28
备注: 22 pages, 14 figures. Project page: https://wangzhen-w.github.io/PanoVLN/
💡 一句话要点
提出PanoVLN以解决全景视觉导航中的决策不足问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 全景视觉 视觉语言导航 信心引导执行 长时间行动预测 复杂路线选择 多模态融合 机器人导航
📋 核心要点
- 现有的视觉语言导航方法在处理复杂环境时，往往无法充分利用全景视图带来的更广泛视觉信息。
- PanoVLN通过引入信心引导执行策略和针对性训练路线，增强了模型的行动预测能力和路线选择能力。
- 在R2R-CE和RxR-CE Val-Unseen数据集上，PanoVLN分别提高了11.9%和8.7%的成功率，展示了其优越的导航性能。
📝 摘要（中文）
近年来，视觉语言模型（VLMs）在视觉与语言导航（VLN）方面取得了进展，使模型能够根据视觉观察和语言指令预测导航动作。本研究探索了全景观察下的VLN，并引入了PanoVLN。我们发现，仅仅用全景图替换透视图并未带来显著提升，因此提出了针对行动预测、训练监督和视觉表示的多项改进。通过引入信心引导执行策略（CGE），模型能够进行更长的行动序列预测，并在复杂的路线选择中提供更好的监督。实验结果表明，PanoVLN在R2R-CE和RxR-CE Val-Unseen上分别超越了之前的SOTA 11.9%和8.7%，并在实际四足机器人导航中表现出更快的导航速度和更少的暂停。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决在视觉语言导航中，现有方法未能充分利用全景视图带来的更广泛视觉信息的问题。现有方法在复杂环境中，往往无法做出有效的导航决策。
核心思路：论文的核心思路是通过引入信心引导执行策略（CGE）和针对性训练路线，来提升模型在全景视图下的行动预测和路线选择能力。这种设计旨在利用全景视图的优势，支持更长的行动序列预测和复杂的路线选择。
技术框架：PanoVLN的整体架构包括三个主要模块：全景图像输入模块、行动预测模块和训练监督模块。全景图像输入模块负责处理RGB全景图，行动预测模块则基于全景信息进行长时间行动序列的预测，训练监督模块则通过构建具有分支点的训练路线来提供针对性监督。
关键创新：PanoVLN的最重要技术创新在于信心引导执行策略（CGE），该策略动态决定在重新规划之前执行多少个预测动作。这一创新使得模型能够更有效地利用全景视图进行长时间的行动规划。
关键设计：在关键设计方面，PanoVLN结合了语义和几何特征，以捕捉场景内容和空间布局，而无需增加视觉标记。此外，模型的损失函数和网络结构经过精心设计，以适应全景视图的特性，确保更好的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PanoVLN在R2R-CE和RxR-CE Val-Unseen数据集上分别提高了11.9%和8.7%的成功率，超越了之前的SOTA。此外，在实际四足机器人实验中，PanoVLN展示了更快的导航速度和更少的暂停，验证了其在真实环境中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人导航、虚拟现实环境中的交互式导航以及增强现实应用等。通过提升导航决策的准确性，PanoVLN能够在复杂环境中实现更高效的路径规划，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Recent vision-language models (VLMs) have advanced vision-and-language navigation (VLN), enabling models to predict navigation actions from visual observations and language instructions. In this work, we explore VLN with panoramic observations and introduce PanoVLN. The motivation is straightforward: more complete visual context should enable better-informed navigation decisions. For example, a panorama can reveal a passage outside a perspective camera's field of view, allowing the model to identify the intended route without additional exploration. However, we find that simply replacing perspective images with panoramas yields only limited gains. Our diagnosis suggests that fully exploiting wider visibility requires modifications to action prediction, training supervision, and visual representation. First, wider visibility supports longer-horizon action planning. We make the model predict longer action sequences, enabling larger turns and subsequent movement from a single panorama. Specifically, we introduce a confidence-guided execution (CGE) strategy that dynamically determines how many predicted actions to execute before replanning. Second, wider visibility also brings more complex route choices. We therefore construct training routes with frequent branching points and clear instructions to provide targeted supervision for route selection. Third, panoramic navigation requires understanding spatial relationships across viewing directions, beyond recognizing individual landmarks. We combine semantic and geometric features from RGB panoramas to capture both scene content and spatial layout without adding visual tokens. With a 4B backbone and RGB-only input, PanoVLN surpasses the previous SOTA by 11.9% and 8.7% in success rate on R2R-CE and RxR-CE Val-Unseen. Real-world experiments on a quadruped further demonstrate faster navigation with fewer pauses than prior VLN methods.