Zero-shot Object Navigation with Vision-Language Models Reasoning

📄 arXiv: 2410.18570v1 📥 PDF

作者: Congcong Wen, Yisiyuan Huang, Hao Huang, Yanjia Huang, Shuaihang Yuan, Yu Hao, Hui Lin, Yu-Shen Liu, Yi Fang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-10-24

备注: Accepted by the International Conference on Pattern Recognition (ICPR) for Oral presentation

💡 一句话要点

提出VLTNet，利用视觉语言模型和思维树网络实现零样本物体导航

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 零样本物体导航 视觉语言模型 思维树网络 机器人导航 自然语言理解

📋 核心要点

  1. 传统物体导航方法需要大量训练数据，且泛化能力有限，难以适应未知环境。
  2. VLTNet利用视觉语言模型和思维树网络，进行多路径推理和探索，提升导航决策的准确性。
  3. 实验表明，VLTNet在复杂自然语言指令下，于PASTURE和RoboTHOR基准测试中表现优异。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于语言驱动的零样本物体导航（L-ZSON）的新型视觉语言模型，称为VLTNet。VLTNet包含四个主要模块：视觉语言模型理解、语义地图构建、思维树推理与探索以及目标识别。其中，思维树（ToT）推理与探索模块是核心组件，创新性地将ToT推理框架用于机器人探索过程中的导航前沿选择。与传统的无推理前沿选择相比，使用ToT推理的导航涉及多路径推理过程，并在必要时进行回溯，从而实现具有更高准确性的全局信息决策。在PASTURE和RoboTHOR基准测试上的实验结果表明，我们的模型在LZSON中表现出色，尤其是在涉及复杂自然语言作为目标指令的场景中。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语言驱动的零样本物体导航（L-ZSON）问题。现有方法通常依赖大量特定环境和物体的训练数据，难以泛化到未知环境。此外，传统的前沿探索方法缺乏推理能力，容易陷入局部最优，导致导航效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉语言模型理解自然语言指令和环境信息，并结合思维树（ToT）推理框架进行多路径探索和决策。通过ToT推理，机器人可以模拟人类的思考过程，考虑多种可能的导航路径，并在必要时进行回溯，从而做出更明智的全局决策。

技术框架：VLTNet包含四个主要模块：1) 视觉语言模型理解模块，用于解析自然语言指令并提取目标信息；2) 语义地图构建模块，用于构建环境的语义地图，包括物体位置和环境特征；3) 思维树推理与探索模块，这是核心模块，利用ToT框架进行导航前沿选择和路径规划；4) 目标识别模块，用于识别目标物体并判断是否到达目标位置。整体流程是：首先，视觉语言模型理解指令，然后机器人根据语义地图和ToT推理进行探索，最终识别目标物体并完成导航。

关键创新：最重要的技术创新点是将思维树（ToT）推理框架引入到机器人导航前沿选择中。与传统的贪心或随机前沿选择方法不同，ToT推理允许机器人同时考虑多个可能的导航路径，并根据环境信息和指令进行评估和选择。这种多路径推理和回溯机制可以有效避免局部最优，提高导航的成功率和效率。

关键设计：论文中关于ToT推理的具体实现细节未知，例如思维树的节点表示、扩展策略、评估函数和搜索算法等。这些细节对于VLTNet的性能至关重要，但论文摘要中并未详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VLTNet在PASTURE和RoboTHOR基准测试中表现出色，尤其是在处理复杂自然语言指令时。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调VLTNet在LZSON任务中取得了显著的性能提升，证明了ToT推理在导航中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于家庭服务机器人、仓储物流机器人、搜救机器人等领域。通过结合自然语言理解和智能导航技术，机器人能够更好地理解人类指令，并在复杂环境中自主完成任务，提高工作效率和安全性。未来，该技术有望进一步发展，实现更高级别的自主导航和人机协作。

📄 摘要（原文）

Object navigation is crucial for robots, but traditional methods require substantial training data and cannot be generalized to unknown environments. Zero-shot object navigation (ZSON) aims to address this challenge, allowing robots to interact with unknown objects without specific training data. Language-driven zero-shot object navigation (L-ZSON) is an extension of ZSON that incorporates natural language instructions to guide robot navigation and interaction with objects. In this paper, we propose a novel Vision Language model with a Tree-of-thought Network (VLTNet) for L-ZSON. VLTNet comprises four main modules: vision language model understanding, semantic mapping, tree-of-thought reasoning and exploration, and goal identification. Among these modules, Tree-of-Thought (ToT) reasoning and exploration module serves as a core component, innovatively using the ToT reasoning framework for navigation frontier selection during robot exploration. Compared to conventional frontier selection without reasoning, navigation using ToT reasoning involves multi-path reasoning processes and backtracking when necessary, enabling globally informed decision-making with higher accuracy. Experimental results on PASTURE and RoboTHOR benchmarks demonstrate the outstanding performance of our model in LZSON, particularly in scenarios involving complex natural language as target instructions.