VLN-Game: Vision-Language Equilibrium Search for Zero-Shot Semantic Navigation

📄 arXiv: 2411.11609v1 📥 PDF

作者: Bangguo Yu, Yuzhen Liu, Lei Han, Hamidreza Kasaei, Tingguang Li, Ming Cao

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-18

备注: 15 pages, 9 figures

💡 一句话要点

VLN-Game：面向零样本语义导航的视觉-语言均衡搜索框架

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言导航 零样本学习 博弈论 机器人导航 3D重建 物体目标导航 语言描述 HM3D数据集

📋 核心要点

  1. 现有物体目标导航方法通常只关注单一输入模态，忽略了包含详细属性和空间关系的语言描述。
  2. VLN-Game框架通过构建3D物体中心空间地图，并结合博弈论视觉语言模型，实现对物体名称和描述性语言目标的有效导航。
  3. 在HM3D数据集上的实验表明，VLN-Game在物体目标导航和基于语言的导航任务中均取得了领先性能，并可部署于真实机器人。

📝 摘要（中文）

本文提出VLN-Game，一种新颖的零样本视觉目标导航框架，旨在有效处理物体名称和描述性语言目标。该方法通过将预训练的视觉-语言特征与物理环境的3D重建相结合，构建一个以3D物体为中心的空间地图。然后，该框架识别最有希望探索的区域，以寻找潜在的目标候选对象。采用博弈论的视觉语言模型来确定哪个目标最符合给定的语言描述。在Habitat-Matterport 3D (HM3D)数据集上进行的实验表明，所提出的框架在物体目标导航和基于语言的导航任务中均实现了最先进的性能。此外，VLN-Game可以很容易地部署在真实世界的机器人上。VLN-Game的成功突出了使用博弈论方法与紧凑的视觉-语言模型来提升机器人系统中决策能力的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有物体目标导航方法主要依赖单一模态输入，例如仅使用图像或仅使用物体名称。这导致无法充分利用包含详细属性和空间关系的语言描述，限制了导航的准确性和灵活性。因此，如何有效融合视觉信息和语言描述，实现更智能、更自然的导航是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是将视觉信息和语言描述相结合，构建一个3D物体中心的空间地图，并利用博弈论的思想来选择最佳的目标候选对象。通过这种方式，可以充分利用语言描述中的信息，提高导航的准确性和鲁棒性。

技术框架：VLN-Game框架主要包含以下几个阶段：1) 3D物体中心空间地图构建：将预训练的视觉-语言特征与物理环境的3D重建相结合，构建一个以3D物体为中心的空间地图。2) 探索区域识别：识别最有希望探索的区域，以寻找潜在的目标候选对象。3) 目标选择：采用博弈论的视觉语言模型来确定哪个目标最符合给定的语言描述。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于将博弈论的思想引入到视觉语言导航任务中。通过博弈论模型，可以有效地选择最佳的目标候选对象，从而提高导航的准确性和鲁棒性。此外，该框架还能够处理包含详细属性和空间关系的语言描述，使其更具通用性和实用性。

关键设计：在3D物体中心空间地图构建阶段，使用了预训练的视觉-语言模型来提取图像和语言的特征。在目标选择阶段，使用了博弈论模型来计算每个目标候选对象的得分，并选择得分最高的目标作为最终结果。具体的博弈论模型细节（例如效用函数的设计）在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VLN-Game在HM3D数据集上取得了显著的性能提升，在物体目标导航和基于语言的导航任务中均达到了state-of-the-art水平。实验结果表明，该框架能够有效地处理包含详细属性和空间关系的语言描述，并能够部署在真实世界的机器人上。具体的性能数据和对比基线可以在论文中找到。

🎯 应用场景

VLN-Game具有广泛的应用前景，例如可用于服务机器人、家庭助手、智能安防等领域。它可以帮助机器人在复杂的环境中自主导航，并根据用户的语言指令完成各种任务。此外，该研究还可以促进视觉-语言理解和机器人导航领域的发展，为未来的研究提供新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

Following human instructions to explore and search for a specified target in an unfamiliar environment is a crucial skill for mobile service robots. Most of the previous works on object goal navigation have typically focused on a single input modality as the target, which may lead to limited consideration of language descriptions containing detailed attributes and spatial relationships. To address this limitation, we propose VLN-Game, a novel zero-shot framework for visual target navigation that can process object names and descriptive language targets effectively. To be more precise, our approach constructs a 3D object-centric spatial map by integrating pre-trained visual-language features with a 3D reconstruction of the physical environment. Then, the framework identifies the most promising areas to explore in search of potential target candidates. A game-theoretic vision language model is employed to determine which target best matches the given language description. Experiments conducted on the Habitat-Matterport 3D (HM3D) dataset demonstrate that the proposed framework achieves state-of-the-art performance in both object goal navigation and language-based navigation tasks. Moreover, we show that VLN-Game can be easily deployed on real-world robots. The success of VLN-Game highlights the promising potential of using game-theoretic methods with compact vision-language models to advance decision-making capabilities in robotic systems. The supplementary video and code can be accessed via the following link: https://sites.google.com/view/vln-game.