MapNav: A Novel Memory Representation via Annotated Semantic Maps for Vision-and-Language Navigation
作者: Lingfeng Zhang, Xiaoshuai Hao, Qinwen Xu, Qiang Zhang, Xinyao Zhang, Pengwei Wang, Jing Zhang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang, Renjing Xu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-02-19 (更新: 2025-07-10)
💡 一句话要点
提出MapNav，利用带注释的语义地图进行视觉-语言导航
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言导航 具身智能 语义地图 记忆表示 机器人导航
📋 核心要点
- 传统VLN方法依赖历史观测，导致存储和计算开销大，限制了其在复杂环境中的应用。
- MapNav通过构建和更新带注释的语义地图（ASM），将抽象语义转化为清晰的导航线索。
- 实验结果表明，MapNav在模拟和真实环境中均达到SOTA性能，并开源ASM生成代码和数据集。
📝 摘要（中文）
视觉-语言导航（VLN）是具身智能中的一项关键任务，要求智能体在遵循自然语言指令的同时，导航于各种未见过的环境中。传统方法严重依赖历史观测作为时空上下文进行决策，导致显著的存储和计算开销。本文介绍了一种新颖的端到端VLN模型MapNav，它利用带注释的语义地图（ASM）来替代历史帧。具体来说，我们的方法在每个episode开始时构建一个自顶向下的语义地图，并在每个时间步更新它，从而实现精确的对象映射和结构化的导航信息。然后，我们使用关键区域的显式文本标签来增强此地图，将抽象语义转换为清晰的导航线索，并生成我们的ASM。MapNav智能体使用构建的ASM作为输入，并利用VLM强大的端到端能力来增强VLN。大量实验表明，MapNav在模拟和真实环境中都实现了最先进的（SOTA）性能，验证了我们方法的有效性。此外，我们将发布我们的ASM生成源代码和数据集，以确保可重复性，为该领域贡献有价值的资源。我们相信，我们提出的MapNav可以用作VLN中一种新的记忆表示方法，为该领域未来的研究铺平道路。
🔬 方法详解
问题定义：视觉-语言导航（VLN）任务旨在让智能体根据自然语言指令在未知环境中导航。传统方法依赖于历史观测帧作为记忆，这导致了巨大的存储和计算开销，尤其是在长序列导航任务中。此外，历史帧缺乏结构化信息，难以进行有效的决策。
核心思路：MapNav的核心思路是使用带注释的语义地图（Annotated Semantic Map, ASM）来替代历史观测帧。ASM提供了一种结构化的、紧凑的记忆表示，它不仅包含了环境的语义信息，还通过文本标签增强了导航线索。这种方法旨在减少计算开销，并提高导航的准确性和效率。
技术框架：MapNav的整体框架包括以下几个主要模块：1) 语义地图构建模块：在每个episode开始时，根据初始观测构建自顶向下的语义地图。2) 语义地图更新模块：在每个时间步，根据新的观测更新语义地图，包括添加新的对象和调整已有对象的位置。3) 文本标注模块：为语义地图中的关键区域添加文本标签，例如“厨房”、“客厅”等。4) 导航决策模块：使用构建的ASM作为输入，结合语言指令，利用视觉-语言模型（VLM）进行导航决策。
关键创新：MapNav的关键创新在于使用带注释的语义地图（ASM）作为记忆表示。与传统的基于历史帧的方法相比，ASM提供了一种更结构化、更紧凑、更易于理解的记忆表示。通过文本标注，ASM将抽象的语义信息转化为清晰的导航线索，从而提高了导航的准确性和效率。此外，MapNav充分利用了VLM的端到端能力，简化了导航流程。
关键设计：ASM的构建和更新过程至关重要。语义地图的构建通常依赖于SLAM或视觉里程计技术。文本标注可以使用预训练的语言模型或人工标注。导航决策模块可以使用Transformer或其他注意力机制来融合ASM和语言指令。损失函数通常包括导航成功率、路径长度等指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MapNav在模拟和真实环境的VLN任务中均取得了SOTA性能。具体来说，在基准数据集上，MapNav的导航成功率相比于现有方法提升了显著的百分比（具体数值未知，需参考论文）。此外，MapNav还具有更低的计算开销和更高的效率，这使得它更适合于在资源受限的平台上部署。论文还开源了ASM生成代码和数据集，为后续研究提供了便利。
🎯 应用场景
MapNav在机器人导航、虚拟助手、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人在复杂环境中更好地理解和执行人类指令，提高导航的效率和安全性。例如，在家庭服务机器人中，MapNav可以帮助机器人根据用户的语音指令，准确地找到目标物体或到达指定地点。在自动驾驶领域，MapNav可以帮助车辆更好地理解交通规则和路标，提高驾驶的安全性。
📄 摘要（原文）
Vision-and-language navigation (VLN) is a key task in Embodied AI, requiring agents to navigate diverse and unseen environments while following natural language instructions. Traditional approaches rely heavily on historical observations as spatio-temporal contexts for decision making, leading to significant storage and computational overhead. In this paper, we introduce MapNav, a novel end-to-end VLN model that leverages Annotated Semantic Map (ASM) to replace historical frames. Specifically, our approach constructs a top-down semantic map at the start of each episode and update it at each timestep, allowing for precise object mapping and structured navigation information. Then, we enhance this map with explicit textual labels for key regions, transforming abstract semantics into clear navigation cues and generate our ASM. MapNav agent using the constructed ASM as input, and use the powerful end-to-end capabilities of VLM to empower VLN. Extensive experiments demonstrate that MapNav achieves state-of-the-art (SOTA) performance in both simulated and real-world environments, validating the effectiveness of our method. Moreover, we will release our ASM generation source code and dataset to ensure reproducibility, contributing valuable resources to the field. We believe that our proposed MapNav can be used as a new memory representation method in VLN, paving the way for future research in this field.