CL-CoTNav: Closed-Loop Hierarchical Chain-of-Thought for Zero-Shot Object-Goal Navigation with Vision-Language Models
作者: Yuxin Cai, Xiangkun He, Maonan Wang, Hongliang Guo, Wei-Yun Yau, Chen Lv
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-11
💡 一句话要点
提出CL-CoTNav，用于零样本物体目标导航，提升泛化性与鲁棒性。
🎯 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: 物体目标导航 视觉-语言模型 思维链 零样本学习 机器人 结构化推理 闭环反馈
📋 核心要点
- 现有物体目标导航方法泛化性差，难以适应未见环境和新物体，主要原因是依赖空间模式记忆而非结构化推理。
- CL-CoTNav通过微调视觉-语言模型，利用分层思维链进行结构化推理，并引入闭环反馈机制提升鲁棒性。
- 实验表明，CL-CoTNav在导航成功率和路径长度加权成功率方面显著优于现有方法，提升高达22.4%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为闭环分层思维链导航（CL-CoTNav）的视觉-语言模型驱动的物体目标导航框架，该框架将结构化推理和闭环反馈集成到导航决策中。为了增强泛化能力，我们使用从人类演示轨迹中提取的多轮问答（QA）数据对视觉-语言模型（VLM）进行微调。这种结构化数据集支持分层思维链（H-CoT）提示，系统地提取组合知识，以改进感知和决策，灵感来源于人类通过迭代推理步骤定位目标物体的认知过程。此外，我们提出了一种闭环H-CoT机制，将检测和推理置信度分数纳入训练中。这种自适应加权策略引导模型优先考虑高置信度的数据对，从而减轻噪声输入的影响，并增强对幻觉或不正确推理的鲁棒性。在AI Habitat环境中的大量实验表明，CL-CoTNav在未见场景和新物体类别中具有卓越的泛化能力。我们的方法在导航成功率（SR）和路径长度加权成功率（SPL）方面始终优于最先进的方法，提升幅度达22.4%。
🔬 方法详解
问题定义：物体目标导航（ObjectNav）任务要求机器人在未知的环境中，利用第一人称视角观察到的信息，定位到特定的目标物体。现有端到端学习方法泛化能力不足，难以适应未见过的环境和目标物体，主要原因是这些方法倾向于记忆空间模式，而缺乏结构化的推理能力。
核心思路：本文的核心思路是将结构化推理和闭环反馈融入到基于视觉-语言模型的物体目标导航中。通过模仿人类寻找目标物体的认知过程，即通过迭代的推理步骤来定位目标，从而提升模型的泛化能力。闭环反馈机制则用于提高模型对噪声输入的鲁棒性。
技术框架：CL-CoTNav框架主要包含以下几个模块：1) 视觉-语言模型（VLM）：用于感知环境和进行推理。2) 分层思维链（H-CoT）提示：用于引导VLM进行结构化推理。3) 闭环H-CoT机制：用于根据检测和推理置信度调整训练过程。整体流程是，首先利用VLM感知环境，然后通过H-CoT提示进行推理，最后根据闭环H-CoT机制调整模型参数。
关键创新：最重要的技术创新点在于闭环分层思维链（Closed-Loop Hierarchical Chain-of-Thought, CL-CoT）机制。该机制将检测和推理的置信度纳入训练过程，使得模型能够更加关注高置信度的数据，从而减轻噪声输入的影响，提高模型的鲁棒性。与现有方法相比，CL-CoTNav更加注重结构化推理和闭环反馈，而非简单的模式匹配。
关键设计：关键设计包括：1) 使用多轮问答数据微调VLM，以增强其推理能力。2) 设计分层思维链提示，引导VLM进行结构化推理。3) 设计闭环H-CoT机制，根据检测和推理置信度自适应地调整训练权重。具体来说，置信度高的样本会被赋予更高的权重，而置信度低的样本则会被赋予较低的权重。损失函数的设计也考虑了置信度的影响，使得模型能够更加关注高置信度的样本。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在AI Habitat环境中的实验结果表明，CL-CoTNav在未见场景和新物体类别中表现出卓越的泛化能力。具体而言，CL-CoTNav在导航成功率（SR）和路径长度加权成功率（SPL）方面始终优于最先进的方法，提升幅度高达22.4%。这表明CL-CoTNav在物体目标导航任务中具有显著的优势。
🎯 应用场景
CL-CoTNav技术可应用于家庭服务机器人、安防巡检机器人、仓储物流机器人等领域，使其能够在复杂、未知的环境中自主导航并完成特定任务。该研究有助于提升机器人的智能化水平和适应能力，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Visual Object Goal Navigation (ObjectNav) requires a robot to locate a target object in an unseen environment using egocentric observations. However, decision-making policies often struggle to transfer to unseen environments and novel target objects, which is the core generalization problem. Traditional end-to-end learning methods exacerbate this issue, as they rely on memorizing spatial patterns rather than employing structured reasoning, limiting their ability to generalize effectively. In this letter, we introduce Closed-Loop Hierarchical Chain-of-Thought Navigation (CL-CoTNav), a vision-language model (VLM)-driven ObjectNav framework that integrates structured reasoning and closed-loop feedback into navigation decision-making. To enhance generalization, we fine-tune a VLM using multi-turn question-answering (QA) data derived from human demonstration trajectories. This structured dataset enables hierarchical Chain-of-Thought (H-CoT) prompting, systematically extracting compositional knowledge to refine perception and decision-making, inspired by the human cognitive process of locating a target object through iterative reasoning steps. Additionally, we propose a Closed-Loop H-CoT mechanism that incorporates detection and reasoning confidence scores into training. This adaptive weighting strategy guides the model to prioritize high-confidence data pairs, mitigating the impact of noisy inputs and enhancing robustness against hallucinated or incorrect reasoning. Extensive experiments in the AI Habitat environment demonstrate CL-CoTNav's superior generalization to unseen scenes and novel object categories. Our method consistently outperforms state-of-the-art approaches in navigation success rate (SR) and success weighted by path length (SPL) by 22.4\%. We release our datasets, models, and supplementary videos on our project page.