Multimodal Spatial Language Maps for Robot Navigation and Manipulation

📄 arXiv: 2506.06862v1 📥 PDF

作者: Chenguang Huang, Oier Mees, Andy Zeng, Wolfram Burgard

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2025-06-07

备注: accepted to International Journal of Robotics Research (IJRR). 24 pages, 18 figures. The paper contains texts from VLMaps(arXiv:2210.05714) and AVLMaps(arXiv:2303.07522). The project page is https://mslmaps.github.io/

💡 一句话要点

提出多模态空间语言地图，用于机器人导航和操作中的自然语言目标定位。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 多模态融合 空间语言地图 机器人导航 目标定位 自然语言处理 3D重建 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在环境地图构建方面脱节，缺乏几何地图的空间精度，或忽略视觉之外的模态信息。
  2. 提出多模态空间语言地图，融合预训练多模态特征与3D环境重建，实现自然语言指令到空间目标的定位。
  3. 实验表明，该方法在零样本空间和多模态目标导航中表现出色，在模糊场景中召回率提升50%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多模态空间语言地图，作为一种空间地图表示，它将预训练的多模态特征与环境的3D重建融合。该方法利用标准探索自主构建地图。论文提出了视觉-语言地图（VLMaps）及其扩展版本音频-视觉-语言地图（AVLMaps），后者通过添加音频信息获得。结合大型语言模型（LLMs），VLMaps可以将自然语言命令直接转化为地图中定位的开放词汇空间目标（例如，“沙发和电视之间”），并且可以在不同的机器人之间共享，以按需生成定制的障碍物地图。AVLMaps通过融合来自预训练的多模态基础模型的特征，整合音频、视觉和语言线索，从而实现机器人将多模态目标查询（例如，文本、图像或音频片段）定位到空间位置以进行导航。此外，多样感官输入的结合显著增强了在模糊环境中目标消歧的能力。在模拟和真实环境中的实验表明，我们的多模态空间语言地图能够实现零样本空间和多模态目标导航，并在模糊场景中将召回率提高50%。这些能力扩展到移动机器人和桌面操作器，支持视觉、音频和空间线索引导的导航和交互。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人导航方法难以有效利用多模态信息（视觉、听觉、语言）进行环境感知和目标定位，尤其是在复杂或模糊的环境中。传统方法要么依赖于简单的几何地图，缺乏语义信息；要么与环境地图构建脱节，无法实现精确的空间定位。此外，如何将自然语言指令转化为机器人可执行的空间目标也是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是构建一种多模态空间语言地图，将预训练的多模态特征（例如，来自视觉、听觉和语言模型）与环境的3D重建融合。通过这种方式，机器人可以同时理解环境的几何结构和语义信息，从而实现更精确、更鲁棒的目标定位和导航。利用大型语言模型（LLMs）将自然语言指令转化为空间目标，并支持跨机器人平台的地图共享。

技术框架：该方法包含以下主要阶段：1) 环境探索与3D重建：使用标准探索算法自主构建环境的3D地图。2) 多模态特征提取：利用预训练的多模态基础模型（例如，CLIP）提取环境的视觉、听觉和语言特征。3) 特征融合与地图构建：将提取的多模态特征与3D地图进行融合，构建视觉-语言地图（VLMaps）或音频-视觉-语言地图（AVLMaps）。4) 目标定位与导航：利用大型语言模型（LLMs）将自然语言指令转化为空间目标，并在地图中定位目标位置，引导机器人进行导航。

关键创新：最重要的技术创新点在于多模态空间语言地图的构建，它将预训练的多模态特征与3D环境重建相结合，实现了环境的语义理解和精确的空间定位。与现有方法相比，该方法能够更好地利用多模态信息，提高目标定位的准确性和鲁棒性。此外，该方法还支持跨机器人平台的地图共享和自然语言指令的直接转化。

关键设计：VLMaps和AVLMaps的关键设计在于如何有效地融合来自不同模态的特征。具体而言，论文使用了预训练的CLIP模型提取视觉和语言特征，并使用音频处理技术提取音频特征。然后，将这些特征与3D地图中的每个体素（voxel）相关联，从而构建多模态空间语言地图。在目标定位方面，论文使用了大型语言模型（LLMs）将自然语言指令转化为空间目标，并使用相似度匹配算法在地图中定位目标位置。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在模拟和真实环境中均取得了显著的性能提升。在模糊场景中，多模态空间语言地图能够将目标定位的召回率提高50%。此外，该方法还支持零样本空间和多模态目标导航，无需针对特定环境进行训练。实验验证了该方法在移动机器人和桌面操作器上的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人导航和操作任务，例如家庭服务机器人、仓储物流机器人、搜索救援机器人等。通过结合视觉、听觉和语言信息，机器人可以更好地理解人类指令，并在复杂环境中自主导航和完成任务。此外，该方法还可用于构建智能家居环境，实现基于语音或图像的设备控制和场景管理。

📄 摘要（原文）

Grounding language to a navigating agent's observations can leverage pretrained multimodal foundation models to match perceptions to object or event descriptions. However, previous approaches remain disconnected from environment mapping, lack the spatial precision of geometric maps, or neglect additional modality information beyond vision. To address this, we propose multimodal spatial language maps as a spatial map representation that fuses pretrained multimodal features with a 3D reconstruction of the environment. We build these maps autonomously using standard exploration. We present two instances of our maps, which are visual-language maps (VLMaps) and their extension to audio-visual-language maps (AVLMaps) obtained by adding audio information. When combined with large language models (LLMs), VLMaps can (i) translate natural language commands into open-vocabulary spatial goals (e.g., "in between the sofa and TV") directly localized in the map, and (ii) be shared across different robot embodiments to generate tailored obstacle maps on demand. Building upon the capabilities above, AVLMaps extend VLMaps by introducing a unified 3D spatial representation integrating audio, visual, and language cues through the fusion of features from pretrained multimodal foundation models. This enables robots to ground multimodal goal queries (e.g., text, images, or audio snippets) to spatial locations for navigation. Additionally, the incorporation of diverse sensory inputs significantly enhances goal disambiguation in ambiguous environments. Experiments in simulation and real-world settings demonstrate that our multimodal spatial language maps enable zero-shot spatial and multimodal goal navigation and improve recall by 50% in ambiguous scenarios. These capabilities extend to mobile robots and tabletop manipulators, supporting navigation and interaction guided by visual, audio, and spatial cues.