Assessing the Value of Visual Input: A Benchmark of Multimodal Large Language Models for Robotic Path Planning

📄 arXiv: 2507.12391v1 📥 PDF

作者: Jacinto Colan, Ana Davila, Yasuhisa Hasegawa

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-16

备注: Accepted at the 2025 SICE Festival with Annual Conference (SICE FES)

期刊: 2025 SICE Festival with Annual Conference (SICE FES)

💡 一句话要点

评估视觉输入价值：多模态大语言模型在机器人路径规划中的基准测试

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

关键词: 多模态大语言模型 机器人路径规划 视觉输入 基准测试 空间推理

📋 核心要点

  1. 现有机器人路径规划方法在复杂环境和约束下存在不足，大语言模型展现出潜力，但多模态LLM的视觉输入价值尚不明确。
  2. 论文提出一个基准测试，通过比较不同模型大小和网格复杂度的文本和视觉输入，评估多模态LLM在2D网格路径规划中的性能。
  3. 实验结果表明，视觉输入在简单网格中能提升性能，但在复杂网格中效果不佳，揭示了当前多模态LLM在空间推理和可扩展性方面的局限性。

📝 摘要（中文）

本文评估了视觉输入对于增强机器人路径规划的多模态大语言模型（LLM）的效用，通过一个全面的基准测试。我们在2D网格环境中评估了15个多模态LLM生成有效和最优路径的能力，模拟了简化的机器人规划。我们比较了仅文本输入与文本加视觉输入，并考察了不同模型大小和网格复杂度的影响。结果表明，在较简单的网格中，视觉输入或少样本文本提示提供了一些优势，成功率适中。然而，在较大的网格中，性能显著下降，突出了可扩展性挑战。虽然较大的模型通常实现了更高的平均成功率，但对于这些多模态系统，视觉模态并非普遍优于结构良好的文本。在较简单的网格上，成功的路径通常质量很高。这些结果表明，当前在鲁棒的空间推理、约束遵守和可扩展的多模态集成方面存在局限性，并指出了未来LLM在机器人路径规划中需要发展的领域。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估视觉信息对于多模态大语言模型在机器人路径规划任务中的价值。现有的基于LLM的路径规划方法，对于复杂环境和约束下的规划能力不足，并且缺乏对视觉信息有效利用的系统性评估。

核心思路：核心思路是通过构建一个基准测试，系统性地比较仅文本输入和文本+视觉输入下，不同规模的多模态LLM在2D网格环境中的路径规划性能。通过控制网格的复杂度，分析视觉输入在不同场景下的作用。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 构建2D网格环境，定义起点和终点；2) 使用文本或文本+视觉的方式将环境信息输入到多模态LLM；3) LLM生成路径规划结果；4) 评估生成路径的有效性和优化程度。框架的核心是多模态LLM，输入可以是网格的文本描述，也可以是网格的图像。

关键创新：关键创新在于构建了一个专门用于评估多模态LLM在机器人路径规划中视觉输入价值的基准测试。该基准测试允许研究人员系统地比较不同模型的性能，并分析视觉输入的影响。此外，该研究还揭示了当前多模态LLM在空间推理和可扩展性方面的局限性。

关键设计：实验中使用了15个多模态LLM，并设计了不同大小和复杂度的2D网格环境。评估指标包括路径的有效性（是否能到达终点）和优化程度（路径长度）。采用了文本提示工程（prompt engineering）来引导LLM生成路径。具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在简单的2D网格环境中，视觉输入或少样本文本提示可以适度提升多模态LLM的路径规划成功率。然而，在更复杂的网格环境中，性能显著下降，表明当前模型在可扩展性方面存在挑战。虽然更大的模型通常表现更好，但视觉模态并非总是优于结构良好的文本输入。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。通过提升多模态LLM在路径规划中的性能，可以使机器人更好地理解环境信息，从而实现更智能、更高效的自主导航。未来的研究可以集中在如何更有效地融合视觉信息，以及如何提高模型在复杂环境下的可扩展性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) show potential for enhancing robotic path planning. This paper assesses visual input's utility for multimodal LLMs in such tasks via a comprehensive benchmark. We evaluated 15 multimodal LLMs on generating valid and optimal paths in 2D grid environments, simulating simplified robotic planning, comparing text-only versus text-plus-visual inputs across varying model sizes and grid complexities. Our results indicate moderate success rates on simpler small grids, where visual input or few-shot text prompting offered some benefits. However, performance significantly degraded on larger grids, highlighting a scalability challenge. While larger models generally achieved higher average success, the visual modality was not universally dominant over well-structured text for these multimodal systems, and successful paths on simpler grids were generally of high quality. These results indicate current limitations in robust spatial reasoning, constraint adherence, and scalable multimodal integration, identifying areas for future LLM development in robotic path planning.