Research on Navigation Methods Based on LLMs
作者: Anlong Zhang, Jianmin Ji
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-04-22
💡 一句话要点
提出基于LLM的导航框架，通过动态工具组合实现上下文感知的室内导航
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 室内导航 函数调用 上下文感知 动态工具组合
📋 核心要点
- 传统室内导航方法依赖预构建地图或强化学习，存在泛化性差和难以适应动态环境的局限。
- 论文提出基于LLM的导航框架，利用LLM的语义理解和推理能力，实现零样本泛化和上下文感知导航。
- 实验表明，该方法在PyBullet仿真环境中表现出显著潜力，尤其是在动态工具组合方面。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的室内导航框架，旨在克服传统导航方法泛化能力差和对动态环境适应性有限的缺点。该框架利用LLM卓越的语义理解、推理能力和零样本泛化特性，将LLM定位为中央控制器，并借助其函数调用能力。通过将传统导航功能模块化分解为可重用的LLM工具，并辅以系统设计的、可迁移的提示模板和交互工作流程，该方法能够轻松适应不同的实现。在PyBullet仿真环境中进行的多样化场景实验验证了该方法的巨大潜力和有效性，尤其是在通过动态工具组合实现上下文感知的导航方面。
🔬 方法详解
问题定义：传统室内导航方法，如基于预构建地图或强化学习的方法，难以适应动态变化的环境，泛化能力较弱。在复杂环境中，缺乏对上下文信息的有效利用，导致导航效率和准确性降低。
核心思路：将大型语言模型（LLM）作为导航系统的核心控制器，利用其强大的语义理解、推理和零样本泛化能力。通过将导航任务分解为一系列可执行的工具，并由LLM根据当前环境和目标动态组合这些工具，实现上下文感知的导航。
技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) LLM中央控制器：负责接收用户指令、理解环境信息、规划导航路径和调用工具。2) 可重用LLM工具：将传统导航功能（如路径规划、避障、目标识别等）封装为可配置的LLM工具。3) 系统提示模板：提供结构化的提示，指导LLM如何使用工具并进行推理。4) 交互工作流程：定义LLM与环境和工具之间的交互方式，实现动态导航。
关键创新：该方法的核心创新在于将LLM作为导航系统的中央控制器，并利用其函数调用能力动态组合导航工具。与传统方法相比，该方法无需预先训练或构建地图，具有更强的泛化能力和对动态环境的适应性。通过上下文感知的工具组合，可以实现更高效和准确的导航。
关键设计：系统提示模板的设计至关重要，它需要清晰地指导LLM如何理解用户指令、识别环境信息、选择合适的工具并执行导航任务。工具的配置需要考虑不同环境和任务的需求，例如，在拥挤环境中需要更强的避障能力，在复杂环境中需要更精确的路径规划能力。损失函数未知，网络结构未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在PyBullet仿真环境中进行了实验验证，结果表明，该方法能够有效地实现上下文感知的导航。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了该方法在动态工具组合方面的优势，表明其在复杂环境中的导航能力优于传统方法。实验结果验证了该方法在室内导航领域的巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能家居、仓储物流、服务机器人等领域，实现自主导航和任务执行。例如，在智能家居中，机器人可以根据用户的语音指令，自主导航到指定位置并完成任务。在仓储物流中，机器人可以自主搬运货物，提高物流效率。未来，该技术有望应用于更复杂的环境，如户外导航和自动驾驶。
📄 摘要（原文）
In recent years, the field of indoor navigation has witnessed groundbreaking advancements through the integration of Large Language Models (LLMs). Traditional navigation approaches relying on pre-built maps or reinforcement learning exhibit limitations such as poor generalization and limited adaptability to dynamic environments. In contrast, LLMs offer a novel paradigm for complex indoor navigation tasks by leveraging their exceptional semantic comprehension, reasoning capabilities, and zero-shot generalization properties. We propose an LLM-based navigation framework that leverages function calling capabilities, positioning the LLM as the central controller. Our methodology involves modular decomposition of conventional navigation functions into reusable LLM tools with expandable configurations. This is complemented by a systematically designed, transferable system prompt template and interaction workflow that can be easily adapted across different implementations. Experimental validation in PyBullet simulation environments across diverse scenarios demonstrates the substantial potential and effectiveness of our approach, particularly in achieving context-aware navigation through dynamic tool composition.