UNMuTe: Unifying Navigation and Multimodal Dialogue-like Text Generation

📄 arXiv: 2408.04423v1 📥 PDF

作者: Niyati Rawal, Roberto Bigazzi, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara

分类: cs.RO

发布日期: 2024-08-08

💡 一句话要点

UNMuTe：统一导航与多模态对话式文本生成，提升智能体交互导航能力

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

关键词: 视觉导航 多模态对话 GPT-2 人机交互 智能体 自主导航 视觉语言导航

📋 核心要点

  1. 现有智能体在复杂环境中导航时，缺乏有效的自然语言交互能力，难以获取外部指导。
  2. UNMuTe模型通过结合多模态对话模型和视觉导航模型，使智能体能够主动提问并根据回答进行导航。
  3. 在CVDN和NDH任务上的实验表明，UNMuTe显著提升了导航性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为UNMuTe的新型计算模型，旨在构建一种智能体，使其能够在环境中高效导航，并能用自然语言与预言机（或人类）交互，在不确定导航性能时请求方向。交互由智能体发起，提出问题，预言机根据到达目标的最短路径回答。该过程可在导航期间多次执行，从而使智能体能够与预言机进行对话。UNMuTe由对话模型和导航器组成。对话模型基于GPT-2解码器，处理包含文本和图像的多模态数据。首先，训练对话模型生成问答对：问题使用当前图像生成，答案利用通往目标的路径上的未来图像生成。随后，训练VLN模型，通过预测导航动作或在需要帮助时触发对话模型来遵循对话。实验分析表明，UNMuTe在涉及对话的主要导航任务（即合作视觉和对话导航（CVDN）以及从对话历史导航（NDH））上实现了最先进的性能，证明了该方法在生成有用的问题和答案以指导导航方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决智能体在复杂环境中导航时，缺乏有效利用自然语言进行交互和获取指导的问题。现有方法通常依赖于预定义的指令或简单的视觉信息，难以处理需要多轮对话才能明确目标的情况，限制了智能体的自主性和适应性。

核心思路：论文的核心思路是将导航任务与多模态对话生成任务相结合，使智能体能够主动发起对话，通过提问获取更详细的导航信息。这种方法允许智能体在导航过程中根据自身状态和环境信息，动态地调整对话策略，从而更有效地完成导航任务。

技术框架：UNMuTe模型包含两个主要模块：对话模型和导航器。对话模型基于GPT-2解码器，负责生成问题和答案。导航器是一个视觉语言导航（VLN）模型，负责根据对话历史和当前视觉信息预测导航动作。整体流程如下：智能体首先利用VLN模型进行导航，当导航不确定时，触发对话模型生成问题，然后接收预言机的回答，最后根据回答更新导航策略，继续导航。

关键创新：该论文的关键创新在于将多模态对话生成与视觉导航任务进行统一建模，使智能体能够主动发起对话并利用对话信息进行导航。这种方法打破了传统导航任务中智能体被动接收指令的模式，提高了智能体的自主性和适应性。

关键设计：对话模型使用GPT-2解码器，输入包括当前图像和未来路径上的图像，用于生成问答对。VLN模型使用标准的视觉语言导航架构，输入包括视觉特征和对话历史，输出为导航动作。损失函数包括对话生成损失和导航损失，通过联合训练优化整个模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UNMuTe在CVDN和NDH两个导航任务上取得了state-of-the-art的性能。具体来说，在CVDN任务上，UNMuTe显著优于现有方法，证明了其在生成有用问题和答案以指导导航方面的有效性。在NDH任务上，UNMuTe同样取得了领先的结果，表明其能够有效地利用对话历史信息进行导航。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶等领域，提升智能体在复杂环境中的导航能力和人机交互体验。例如，服务机器人可以在家庭环境中通过对话向用户询问物品位置，自动驾驶车辆可以在遇到复杂路况时向控制中心请求指导。

📄 摘要（原文）

Smart autonomous agents are becoming increasingly important in various real-life applications, including robotics and autonomous vehicles. One crucial skill that these agents must possess is the ability to interact with their surrounding entities, such as other agents or humans. In this work, we aim at building an intelligent agent that can efficiently navigate in an environment while being able to interact with an oracle (or human) in natural language and ask for directions when it is unsure about its navigation performance. The interaction is started by the agent that produces a question, which is then answered by the oracle on the basis of the shortest trajectory to the goal. The process can be performed multiple times during navigation, thus enabling the agent to hold a dialogue with the oracle. To this end, we propose a novel computational model, named UNMuTe, that consists of two main components: a dialogue model and a navigator. Specifically, the dialogue model is based on a GPT-2 decoder that handles multimodal data consisting of both text and images. First, the dialogue model is trained to generate question-answer pairs: the question is generated using the current image, while the answer is produced leveraging future images on the path toward the goal. Subsequently, a VLN model is trained to follow the dialogue predicting navigation actions or triggering the dialogue model if it needs help. In our experimental analysis, we show that UNMuTe achieves state-of-the-art performance on the main navigation tasks implying dialogue, i.e. Cooperative Vision and Dialogue Navigation (CVDN) and Navigation from Dialogue History (NDH), proving that our approach is effective in generating useful questions and answers to guide navigation.