Mem2Ego: Empowering Vision-Language Models with Global-to-Ego Memory for Long-Horizon Embodied Navigation
作者: Lingfeng Zhang, Yuecheng Liu, Zhanguang Zhang, Matin Aghaei, Yaochen Hu, Hongjian Gu, Mohammad Ali Alomrani, David Gamaliel Arcos Bravo, Raika Karimi, Atia Hamidizadeh, Haoping Xu, Guowei Huang, Zhanpeng Zhang, Tongtong Cao, Weichao Qiu, Xingyue Quan, Jianye Hao, Yuzheng Zhuang, Yingxue Zhang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-06-10)
💡 一句话要点
Mem2Ego：利用全局到自我的记忆增强视觉语言模型，用于长时程具身导航
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身导航 视觉语言模型 全局记忆 自我感知 空间推理
📋 核心要点
- 现有基于LLM的导航方法依赖将全局地图转换为语言描述，损失了几何信息，影响复杂环境下的空间推理。
- Mem2Ego框架通过自适应地检索全局记忆模块中的相关线索，并将其与智能体的自我中心观察相结合，增强空间推理和决策能力。
- 实验结果表明，该方法在物体导航任务中超越了现有最先进的方法，提供了一种更有效和可扩展的解决方案。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)的最新进展使其成为具身导航的强大工具，使智能体能够利用常识和空间推理在不熟悉的环境中进行高效探索。现有的基于LLM的方法将全局记忆（如语义或拓扑地图）转换为语言描述以指导导航。虽然这提高了效率并减少了冗余探索，但语言表示中几何信息的丢失阻碍了空间推理，尤其是在复杂的环境中。为了解决这个问题，基于VLM的方法直接处理以自我为中心的视觉输入，以选择最佳的探索方向。然而，仅仅依靠第一人称视角使导航成为一个部分可观察的决策问题，导致在复杂环境中做出次优决策。本文提出了一种新的基于视觉语言模型(VLM)的导航框架，通过自适应地从全局记忆模块中检索任务相关的线索，并将它们与智能体的自我中心观察相结合来解决这些挑战。通过动态地将全局上下文信息与局部感知对齐，我们的方法增强了长时程任务中的空间推理和决策能力。实验结果表明，所提出的方法超越了先前最先进的物体导航方法，为具身导航提供了一种更有效和可扩展的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于LLM的具身导航方法，虽然利用了全局信息，但将全局地图信息转换为语言描述的过程损失了重要的几何信息，导致智能体在复杂环境中的空间推理能力受限。而仅依赖自我的视觉信息又面临部分可观测的问题，难以做出全局最优的决策。
核心思路：Mem2Ego的核心思路是将全局记忆信息和智能体的自我中心视觉信息进行有效融合，从而在利用全局上下文信息的同时，保留重要的几何信息，提升智能体的空间推理和决策能力。通过自适应检索全局记忆模块中的相关线索，动态地将全局上下文信息与局部感知对齐。
技术框架：Mem2Ego框架包含以下主要模块：1) 全局记忆模块：存储环境的全局信息，例如语义地图或拓扑地图。2) 自我感知模块：处理智能体的自我中心视觉输入，提取局部特征。3) 记忆检索模块：根据当前任务和智能体的状态，从全局记忆模块中检索相关的线索。4) 融合模块：将检索到的全局信息与自我感知信息进行融合，生成最终的决策依据。5) 决策模块：根据融合后的信息，选择最佳的导航方向。
关键创新：Mem2Ego的关键创新在于其自适应的记忆检索机制，能够根据任务需求和智能体的状态，动态地从全局记忆中提取最相关的线索，避免了信息过载和噪声干扰。此外，该框架直接在视觉特征层面进行全局信息和自我信息的融合，保留了更多的几何信息，提升了空间推理能力。
关键设计：具体的记忆检索机制可能采用注意力机制，根据当前状态查询全局记忆。融合模块可能使用跨模态注意力机制，将全局视觉特征和自我视觉特征进行对齐和融合。损失函数的设计可能包括导航成功率、路径长度等指标，并可能引入正则化项以鼓励智能体探索未知的区域。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Mem2Ego在物体导航任务中显著超越了现有最先进的方法。具体性能数据（例如成功率、路径长度）需要在论文中查找。该方法通过融合全局记忆和自我感知，有效提升了智能体的空间推理和决策能力，尤其是在长时程任务中表现突出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。在机器人导航方面，可以帮助机器人在复杂环境中更高效、更安全地完成任务，例如室内清洁、物流配送等。在自动驾驶方面，可以提升车辆在复杂交通环境中的感知和决策能力。在虚拟现实方面，可以为用户提供更逼真、更自然的交互体验。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs) have made them powerful tools in embodied navigation, enabling agents to leverage commonsense and spatial reasoning for efficient exploration in unfamiliar environments. Existing LLM-based approaches convert global memory, such as semantic or topological maps, into language descriptions to guide navigation. While this improves efficiency and reduces redundant exploration, the loss of geometric information in language-based representations hinders spatial reasoning, especially in intricate environments. To address this, VLM-based approaches directly process ego-centric visual inputs to select optimal directions for exploration. However, relying solely on a first-person perspective makes navigation a partially observed decision-making problem, leading to suboptimal decisions in complex environments. In this paper, we present a novel vision-language model (VLM)-based navigation framework that addresses these challenges by adaptively retrieving task-relevant cues from a global memory module and integrating them with the agent's egocentric observations. By dynamically aligning global contextual information with local perception, our approach enhances spatial reasoning and decision-making in long-horizon tasks. Experimental results demonstrate that the proposed method surpasses previous state-of-the-art approaches in object navigation tasks, providing a more effective and scalable solution for embodied navigation.