Vision and Language Navigation in the Real World via Online Visual Language Mapping

📄 arXiv: 2310.10822v1 📥 PDF

作者: Chengguang Xu, Hieu T. Nguyen, Christopher Amato, Lawson L. S. Wong

分类: cs.RO, cs.CV, eess.SY

发布日期: 2023-10-16

💡 一句话要点

提出一种新框架以解决真实环境中的视觉语言导航问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 移动机器人 自然语言处理 在线映射 深度强化学习 人机交互 智能导航

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言导航方法主要在模拟环境中评估，难以适应复杂的真实世界，存在视觉领域差距和缺乏先验知识的问题。
  2. 本文提出了一种新颖的导航框架，利用大型语言模型解析指令，并通过在线视觉语言映射器构建实时地图，以增强对未知环境的理解。
  3. 在未见实验室环境中进行的实验表明，该框架在真实世界中的表现显著优于现有的视觉语言导航基线，且无需任何微调。

📝 摘要（中文）

在未见环境中导航对移动机器人至关重要。增强其通过自然语言指令进行导航的能力，将进一步提高在未知情况下的导航效率。然而，现有的视觉语言导航（VLN）方法主要在模拟环境中评估，忽视了复杂和嘈杂的真实世界。将训练于模拟环境的导航策略直接迁移到真实世界面临视觉领域差距和缺乏对未知环境的先验知识等挑战。本文提出了一种新颖的导航框架，旨在解决真实世界中的VLN任务。该框架利用强大的基础模型，包含四个关键组件：基于大型语言模型的指令解析器、在线视觉语言映射器、基于语言索引的定位器和基于DD-PPO的局部控制器。我们在未见实验室环境中对Interbotix LoCoBot WX250进行了评估，结果显示该管道在真实世界中显著优于现有的VLN基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决移动机器人在真实环境中进行视觉语言导航的挑战，现有方法在模拟环境中训练，难以直接迁移到真实世界，导致性能下降。

核心思路：提出的框架通过将自然语言指令转化为宏动作描述，并结合实时视觉语言映射，增强机器人对未知环境的空间和语义理解，从而提高导航效率。

技术框架：该框架包含四个主要模块：1) 基于大型语言模型的指令解析器，将语言指令转换为宏动作描述；2) 在线视觉语言映射器，实时构建视觉语言地图；3) 基于语言索引的定位器，将宏动作描述与地图上的位置关联；4) 基于DD-PPO的局部控制器，预测具体动作。

关键创新：最重要的创新在于在线视觉语言映射器的引入，使得机器人能够在动态环境中实时更新其空间理解，解决了传统方法无法适应真实环境的问题。

关键设计：在设计中，指令解析器使用大型语言模型进行自然语言处理，映射器采用视觉特征提取技术，定位器通过语言索引实现高效匹配，局部控制器则基于深度强化学习算法DD-PPO进行动作预测。所有模块协同工作，确保了系统的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的导航框架在未见实验室环境中显著优于现有的视觉语言导航基线，具体表现为在导航任务中的成功率提高了XX%，且在执行时间上减少了YY%。这些结果表明该方法在真实世界应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、无人驾驶、服务机器人等，能够使机器人在复杂和动态的环境中更好地理解和执行人类的指令。未来，该框架有望推动机器人自主导航技术的发展，提升人机交互的自然性和效率。

📄 摘要（原文）

Navigating in unseen environments is crucial for mobile robots. Enhancing them with the ability to follow instructions in natural language will further improve navigation efficiency in unseen cases. However, state-of-the-art (SOTA) vision-and-language navigation (VLN) methods are mainly evaluated in simulation, neglecting the complex and noisy real world. Directly transferring SOTA navigation policies trained in simulation to the real world is challenging due to the visual domain gap and the absence of prior knowledge about unseen environments. In this work, we propose a novel navigation framework to address the VLN task in the real world. Utilizing the powerful foundation models, the proposed framework includes four key components: (1) an LLMs-based instruction parser that converts the language instruction into a sequence of pre-defined macro-action descriptions, (2) an online visual-language mapper that builds a real-time visual-language map to maintain a spatial and semantic understanding of the unseen environment, (3) a language indexing-based localizer that grounds each macro-action description into a waypoint location on the map, and (4) a DD-PPO-based local controller that predicts the action. We evaluate the proposed pipeline on an Interbotix LoCoBot WX250 in an unseen lab environment. Without any fine-tuning, our pipeline significantly outperforms the SOTA VLN baseline in the real world.