NavHarness: Adaptive Goals for Agentic Vision-Language Navigation

📄 arXiv: 2609.39915v1 📥 PDF

作者: Haoxiang Shi, Zaijing Li, Muhe Ding, Xiang Deng, Yaowei Wang, Liqiang Nie

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-09-30

备注: 22 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出NavHarness框架以解决长时间目标导航中的一致性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言导航 多模态代理 自适应目标 动态验证 上下文压缩

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言导航方法在长时间任务中难以保持执行的一致性，且推理开销较大。
  2. 本文提出NavHarness框架，通过Goal Agent设置自适应目标，Verify Agent动态验证目标完成，Memory Agent进行上下文压缩。
  3. 在R2R-CE和RxR-CE数据集上的实验表明，NavHarness在复杂路线上的成功率达到83.3%，显著提升了导航性能。

📝 摘要（中文）

视觉-语言导航（VLN）要求具身代理根据指令和观察生成行动。尽管通用多模态代理为此任务提供了良好的基础，但在长时间任务中，选择合理的局部行动并不能确保执行与预定路线的一致性。此外，累积的交互历史增加了后续决策所需的输入，导致显著的推理开销。为此，本文提出了NavHarness，一个包含多个代理的Agentic VLN框架，旨在通过设置自适应目标、动态验证目标完成情况以及多模态上下文压缩来优化导航过程。实验结果表明，该框架在多个复杂路线上的成功率达到83.3%，导航误差为1.51米。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉-语言导航中长时间任务执行一致性不足和推理开销过大的问题。现有方法在选择局部行动时未能有效考虑执行历史，导致导航效果不佳。

核心思路：NavHarness框架通过引入多个代理（Goal Agent、Verify Agent、Memory Agent和Visuomotor Agent）来优化导航过程。Goal Agent根据指令和观察动态设置自适应目标，确保执行与预期一致。

技术框架：整体架构包括四个主要模块：Goal Agent负责设定目标，Verify Agent动态验证目标完成情况，Memory Agent进行多模态上下文压缩，Visuomotor Agent执行具体导航行动。各模块协同工作，提升导航效率。

关键创新：NavHarness的核心创新在于引入了自适应目标设定和动态验证机制，显著区别于传统方法的静态目标设定，提升了导航的一致性和效率。

关键设计：在设计中，Goal Agent使用指令、当前观察和执行历史来生成目标，Verify Agent通过特定问题验证目标完成，Memory Agent则在验证后压缩交互历史，保留后续导航所需的信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NavHarness在R2R-CE和RxR-CE数据集上的实验结果显示，成功率达到83.3%，导航误差为1.51米，相较于基线方法有显著提升，展示了其在复杂导航任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人导航、自动驾驶汽车、虚拟助手等，能够在复杂环境中实现更高效的路径规划和执行。未来，该框架有望推动多模态交互系统的发展，提高人机协作的智能水平。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Navigation (VLN) requires embodied agents to generate actions based on instructions and observations. General-purpose multimodal agents offer a promising basis for this task, but selecting plausible local actions does not ensure that execution remains consistent with the intended route, particularly in long-horizon tasks. Moreover, the accumulated interaction history increases the input required for subsequent decisions, resulting in a significant inference overhead. To this end, we introduce \method, an Agentic VLN framework that includes a Goal Agent that sets adaptive goals for local actions, a Verify Agent that dynamically verifies whether a goal has been completed, a Memory Agent for multimodal context compression, and a Visuomotor Agent to execute adaptive goals. Specifically, the Goal Agent formulates adaptive goals based on the instruction, current observation, and execution history. Then the Visuomotor Agent executes navigation actions to achieve each goal, while the Verify Agent uses a goal-specific verification question to dynamically assess whether the observed outcomes satisfy the intended completion condition. Verified goal completion then marks a boundary for the Memory Agent to compress the corresponding multimodal interaction history while preserving information needed for subsequent navigation. We evaluate navigation on R2R-CE and RxR-CE, examine framework variants across three model backbones, and study context evolution during execution. For Real-World evaluation, \method achieves 83.3\% success and 1.51\,m navigation error across eight challenging routes evaluated three times each.