Multimodal Perception for Goal-oriented Navigation: A Survey
作者: I-Tak Ieong, Hao Tang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-22
💡 一句话要点
综述多模态感知在目标导向导航中的应用，并从推理域角度分析导航方法。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 目标导向导航 多模态感知 推理域 机器人导航 环境理解
📋 核心要点
- 现有目标导向导航方法在复杂环境中面临感知、推理和决策的挑战。
- 本综述从推理域角度分析多模态信息融合，提升导航智能体环境理解能力。
- 通过分析大量文献，总结导航方法模式，并探讨多模态融合的机遇与挑战。
📝 摘要（中文）
目标导向导航是自主系统面临的一项基础挑战，它要求智能体在复杂环境中导航以到达指定目标。本综述通过统一的推理域视角，对多模态导航方法进行了全面分析，探讨了智能体如何利用视觉、语言和声音信息来感知、推理和导航环境。我们的主要贡献包括：基于导航方法在不同推理域中的主要环境推理机制对其进行组织；系统地分析共享计算基础如何支持不同导航任务中看似不同的方法；识别各种导航范例中反复出现的模式和独特的优势；以及检查多模态感知的集成挑战和机遇，以增强导航能力。此外，我们回顾了大约200篇相关文章，以深入了解当前的格局。
🔬 方法详解
问题定义：目标导向导航任务旨在使智能体在复杂环境中自主导航到指定目标。现有方法在处理复杂环境、理解多模态信息以及进行有效推理方面存在局限性，尤其是在如何有效融合视觉、语言和听觉信息方面面临挑战。
核心思路：本综述的核心思路是从“推理域”的角度来统一分析不同的导航方法。通过将导航方法按照其主要的环境推理机制进行分类，可以更好地理解不同方法之间的联系和差异，并发现潜在的改进方向。多模态信息的融合是提升导航性能的关键，因此综述重点关注如何有效地利用视觉、语言和听觉信息。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有文献进行整理和分析，构建了一个多模态导航方法的分类体系。该体系基于推理域，将导航方法分为不同的类别，并分析了每个类别中的代表性方法。此外，综述还探讨了多模态信息融合的挑战和机遇，并提出了未来研究方向。
关键创新：本综述的创新之处在于其分析视角，即从“推理域”的角度来理解和组织不同的导航方法。这种视角有助于研究人员更好地理解不同方法之间的联系和差异，并发现潜在的改进方向。此外，综述还系统地分析了多模态信息融合的挑战和机遇，为未来的研究提供了指导。
关键设计：本综述没有涉及具体的技术细节，而是侧重于对现有文献的整理和分析。因此，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节需要描述。综述重点关注不同导航方法的核心思想和推理机制，以及多模态信息融合的策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本综述回顾了约200篇相关文章，对当前多模态导航领域的研究现状进行了全面深入的分析。通过从推理域的角度对导航方法进行分类，揭示了不同方法之间的联系和差异，并指出了多模态信息融合的挑战和机遇。该综述为未来的研究提供了重要的参考。
🎯 应用场景
该研究对机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域具有重要应用价值。通过提升智能体在复杂环境中的导航能力，可以实现更高效的物流配送、更安全的自动驾驶以及更逼真的虚拟现实体验。未来的研究可以进一步探索多模态信息融合的策略，并开发更鲁棒、更智能的导航系统。
📄 摘要（原文）
Goal-oriented navigation presents a fundamental challenge for autonomous systems, requiring agents to navigate complex environments to reach designated targets. This survey offers a comprehensive analysis of multimodal navigation approaches through the unifying perspective of inference domains, exploring how agents perceive, reason about, and navigate environments using visual, linguistic, and acoustic information. Our key contributions include organizing navigation methods based on their primary environmental reasoning mechanisms across inference domains; systematically analyzing how shared computational foundations support seemingly disparate approaches across different navigation tasks; identifying recurring patterns and distinctive strengths across various navigation paradigms; and examining the integration challenges and opportunities of multimodal perception to enhance navigation capabilities. In addition, we review approximately 200 relevant articles to provide an in-depth understanding of the current landscape.