Handle Object Navigation as Weighted Traveling Repairman Problem

📄 arXiv: 2503.06937v2 📥 PDF

作者: Ruimeng Liu, Xinhang Xu, Shenghai Yuan, Lihua Xie

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-10 (更新: 2025-09-18)

💡 一句话要点

提出WTRP-Searcher，将零样本物体导航建模为加权旅行维修工问题

🎯 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: 零样本物体导航 加权旅行维修工问题 视觉-语言模型 全局规划 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有零样本物体导航方法依赖2D信息和贪婪策略，或需额外训练，限制了复杂环境下的性能。
  2. WTRP-Searcher将零样本物体导航建模为加权旅行维修工问题，最小化视点加权等待时间。
  3. WTRP-Searcher利用视觉-语言模型评分视点，结合开放词汇检测和3D嵌入，提升了导航性能。

📝 摘要（中文）

零样本物体导航(ZSON)要求智能体在没有预定义类别或先验环境知识的情况下，通过开放式的自然语言导航到指定的物体。现有方法通常依赖于基础模型或多模态地图，但它们常常依赖于2D表示和贪婪策略，或者需要额外的训练或计算负载高的模块，限制了在复杂环境和实际应用中的性能。我们提出了WTRP-Searcher，一种新的框架，它将ZSON建模为加权旅行维修工问题(WTRP)，最小化视点的加权等待时间。使用视觉-语言模型(VLM)，我们根据物体-描述相似性对视点进行评分，并将其投影到具有深度信息的2D地图上。开放词汇检测器识别目标，动态更新目标，而3D嵌入特征图增强了空间感知和环境记忆。WTRP-Searcher优于现有方法，在复杂的ZSON任务中提供高效的全局规划和改进的性能。代码和设计将在接受后开源。

🔬 方法详解

问题定义：零样本物体导航(ZSON)任务要求智能体在未知环境中，仅根据自然语言描述找到目标物体。现有方法的痛点在于，要么依赖于局部贪婪策略，缺乏全局规划能力；要么需要额外的训练数据或计算资源，难以适应复杂环境和实际应用。这些方法通常只利用2D信息，忽略了环境的3D结构，导致导航效率低下。

核心思路：论文的核心思路是将ZSON问题转化为一个加权旅行维修工问题(Weighted Traveling Repairman Problem, WTRP)。WTRP的目标是找到一条路径，使得所有“客户”（在这里是不同的视点）的加权等待时间之和最小。通过将视点的重要性（即包含目标物体的可能性）作为权重，智能体可以优先探索更有可能找到目标的区域，从而实现更高效的全局规划。

技术框架：WTRP-Searcher框架主要包含以下几个模块：1) 视觉-语言模型(VLM)：用于评估每个视点与目标描述的相似度，生成视点权重。2) 2D地图投影：将视点及其权重投影到2D地图上，并结合深度信息。3) 开放词汇检测器：用于识别场景中的物体，动态更新目标信息。4) 3D嵌入特征图：用于增强智能体的空间感知和环境记忆能力。5) WTRP求解器：利用优化的算法求解WTRP，生成导航路径。

关键创新：该论文最重要的技术创新在于将ZSON问题建模为WTRP。这种建模方式允许智能体进行全局规划，并根据视点的重要性动态调整搜索策略。此外，结合视觉-语言模型、开放词汇检测器和3D嵌入特征图，增强了智能体对环境的理解和感知能力。与现有方法相比，WTRP-Searcher不需要额外的训练，并且能够更好地适应复杂环境。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用CLIP等预训练的视觉-语言模型来计算视点权重。2) 利用深度信息将视点投影到2D地图上，并构建可导航的空间表示。3) 采用DINO等自监督学习方法提取3D嵌入特征，增强环境记忆。4) 使用启发式算法或近似算法求解WTRP，以保证计算效率。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未详细说明，可能使用了标准的交叉熵损失或对比学习损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的WTRP-Searcher在零样本物体导航任务中取得了显著的性能提升。具体的数据和对比基线在摘要中没有给出，但强调了该方法优于现有方法，并在复杂ZSON任务中提供了高效的全局规划和改进的性能。代码和设计将在接受后开源，届时可以进行更详细的性能评估。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。例如，在智能家居中，机器人可以根据用户的自然语言指令，自主导航到指定物体的位置。在自动驾驶领域，该方法可以帮助车辆在复杂环境中识别和定位目标物体，提高驾驶安全性。未来，该方法还可以扩展到更复杂的任务，如多目标导航、协同导航等。

📄 摘要（原文）

Zero-Shot Object Navigation (ZSON) requires agents to navigate to objects specified via open-ended natural language without predefined categories or prior environmental knowledge. While recent methods leverage foundation models or multi-modal maps, they often rely on 2D representations and greedy strategies or require additional training or modules with high computation load, limiting performance in complex environments and real applications. We propose WTRP-Searcher, a novel framework that formulates ZSON as a Weighted Traveling Repairman Problem (WTRP), minimizing the weighted waiting time of viewpoints. Using a Vision-Language Model (VLM), we score viewpoints based on object-description similarity, projected onto a 2D map with depth information. An open-vocabulary detector identifies targets, dynamically updating goals, while a 3D embedding feature map enhances spatial awareness and environmental recall. WTRP-Searcher outperforms existing methods, offering efficient global planning and improved performance in complex ZSON tasks. Code and design will be open-sourced upon acceptance.