LGR: LLM-Guided Ranking of Frontiers for Object Goal Navigation

📄 arXiv: 2503.20241v1 📥 PDF

作者: Mitsuaki Uno, Kanji Tanaka, Daiki Iwata, Yudai Noda, Shoya Miyazaki, Kouki Terashima

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-03-26

备注: 10 pages, 11 figures, technical report

💡 一句话要点

LGR：基于LLM引导的前沿探索排序，用于物体目标导航

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物体目标导航 无地图导航 前沿探索 大型语言模型 机器人

📋 核心要点

  1. 现有无地图物体目标导航系统在确定探索顺序方面存在挑战，尤其是在动态环境中。
  2. 该论文提出利用LLM的常识推理能力，将前沿探索问题转化为前沿排序问题，并使用LLM进行排序。
  3. 通过在Habitat-Sim中进行评估，验证了该方法在物体目标导航任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

物体目标导航(OGN)是机器人和人工智能的一项基本任务，在移动机器人图像数据库(MRID)等领域有重要应用。尤其是在未知或动态环境中，无地图OGN至关重要。本研究旨在利用大型语言模型(LLM)的常识推理能力来增强现有的模块化无地图OGN系统。具体来说，我们将前沿探索中的访问顺序确定问题转化为前沿排序问题，以此来解决挑战。我们的方法基于最近的研究发现，即LLM虽然不能确定前沿的绝对价值，但擅长评估单个图像中多个前沿之间的相对价值。我们通过使用LLM作为排序模型，动态地管理前沿列表的添加和删除。排序结果表示为倒数排序向量，非常适合多视角、多查询信息融合。我们通过在Habitat-Sim中的评估验证了我们方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无地图物体目标导航（Object Goal Navigation, OGN）中，如何有效地确定前沿探索顺序的问题。现有的基于前沿探索的方法，通常依赖于启发式规则或简单的度量来选择下一个要访问的前沿，这些方法难以充分利用环境信息和常识知识，导致探索效率低下，尤其是在复杂或动态环境中。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的常识推理能力，对多个前沿的相对价值进行排序，从而指导探索过程。LLM虽然难以给出前沿的绝对价值，但擅长比较不同前沿的优劣，这为解决前沿选择问题提供了一种新的途径。通过将前沿排序问题建模为多视角、多查询的信息融合问题，可以更有效地利用LLM的推理能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 感知模块：用于获取当前环境的视觉信息，并识别潜在的前沿区域。2) 前沿管理模块：维护一个动态的前沿列表，负责添加和删除前沿。3) LLM排序模块：将当前环境的视觉信息和前沿列表作为输入，利用LLM对前沿进行排序。4) 导航模块：根据LLM的排序结果，选择下一个要访问的前沿，并控制机器人移动。排序结果以倒数排序向量的形式表示，方便进行多视角信息融合。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 将LLM引入到无地图OGN的前沿探索过程中，利用LLM的常识推理能力进行前沿排序。2) 将前沿排序问题建模为多视角、多查询的信息融合问题，并使用倒数排序向量来表示排序结果。3) 提出了一种动态的前沿管理机制，可以根据环境变化实时更新前沿列表。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用视觉信息作为LLM的输入，让LLM能够感知环境信息。2) 使用倒数排序向量来表示LLM的排序结果，方便进行多视角信息融合。3) 设计了合适的前沿添加和删除策略，以保证前沿列表的有效性。具体的LLM选择和prompt设计未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在Habitat-Sim仿真环境中进行了实验验证，结果表明，该方法能够有效地提高物体目标导航的成功率和效率。具体的性能提升数据未知，但论文强调了该方法在利用LLM进行前沿排序方面的有效性，并与现有的基于启发式规则的方法进行了对比。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自主导航的机器人应用场景，例如家庭服务机器人、仓库物流机器人、搜索救援机器人等。尤其是在未知或动态环境中，该方法能够提高机器人的探索效率和导航能力。此外，该研究也为将LLM应用于机器人导航领域提供了新的思路和方法，具有重要的学术价值。

📄 摘要（原文）

Object Goal Navigation (OGN) is a fundamental task for robots and AI, with key applications such as mobile robot image databases (MRID). In particular, mapless OGN is essential in scenarios involving unknown or dynamic environments. This study aims to enhance recent modular mapless OGN systems by leveraging the commonsense reasoning capabilities of large language models (LLMs). Specifically, we address the challenge of determining the visiting order in frontier-based exploration by framing it as a frontier ranking problem. Our approach is grounded in recent findings that, while LLMs cannot determine the absolute value of a frontier, they excel at evaluating the relative value between multiple frontiers viewed within a single image using the view image as context. We dynamically manage the frontier list by adding and removing elements, using an LLM as a ranking model. The ranking results are represented as reciprocal rank vectors, which are ideal for multi-view, multi-query information fusion. We validate the effectiveness of our method through evaluations in Habitat-Sim.