OpenNav: Open-World Navigation with Multimodal Large Language Models
作者: Mingfeng Yuan, Letian Wang, Steven L. Waslander
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-07-24
期刊: 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
DOI: 10.1109/IROS60139.2025.11247593
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
OpenNav：利用多模态大语言模型实现开放世界导航
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人导航 多模态大语言模型 视觉-语言融合 开放世界 零样本学习
📋 核心要点
- 现有机器人导航方法难以将复杂语言指令转化为实际行动，尤其是在开放环境中，依赖预定义运动原语限制了其灵活性。
- OpenNav利用多模态大语言模型（MLLMs）的跨模态理解和代码生成能力，将语义知识与空间信息融合，生成导航轨迹。
- 通过大规模自动驾驶数据集和真实机器人实验，验证了OpenNav在户外和室内环境中的鲁棒性和处理复杂指令的能力。
📝 摘要（中文）
预训练的大语言模型（LLMs）展现了强大的常识推理能力，使其在机器人导航和规划任务中具有应用前景。然而，尽管最近取得了一些进展，但在开放世界中，弥合语言描述和实际机器人动作之间的差距，而不仅仅是调用有限的预定义运动原语，仍然是一个开放的挑战。本文旨在使机器人能够解释和分解复杂的语言指令，最终合成一系列轨迹点，以完成各种导航任务，这些任务具有开放式的指令和开放式的对象。我们观察到，多模态大语言模型（MLLMs）在处理自由形式的语言指令时表现出强大的跨模态理解能力，展示了强大的场景理解能力。更重要的是，利用其代码生成能力，MLLMs可以与视觉-语言感知模型交互，生成组合的2D鸟瞰图值地图，有效地将来自MLLMs的语义知识与来自地图的空间信息相结合，以增强机器人对空间的理解。为了进一步验证我们的方法，我们有效地利用大规模自动驾驶汽车数据集（AVDs）来验证我们提出的零样本视觉-语言导航框架在户外导航任务中的性能，展示了其执行各种自由形式自然语言导航指令的能力，同时保持对对象检测错误和语言歧义的鲁棒性。此外，我们在室内和室外场景中的Husky机器人上验证了我们的系统，证明了其在现实世界中的鲁棒性和适用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人导航系统在处理复杂、开放式的自然语言指令时面临挑战。它们通常依赖于预定义的运动原语，难以适应真实世界中各种各样的导航任务和环境，并且对感知错误和语言歧义的鲁棒性较差。
核心思路：OpenNav的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLMs）的强大语义理解和代码生成能力，将自然语言指令转化为可执行的导航策略。通过将语言指令与视觉信息融合，并生成鸟瞰图值地图，增强机器人对环境的理解，从而实现更灵活和鲁棒的导航。
技术框架：OpenNav的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多模态大语言模型（MLLM）：负责解析自然语言指令，并生成用于导航的中间表示（例如，代码）。2) 视觉-语言感知模型：用于理解场景，识别目标对象，并生成环境的视觉表示。3) 鸟瞰图值地图生成器：将MLLM生成的语义信息与视觉信息融合，生成2D鸟瞰图值地图，该地图表示了环境中不同位置的价值或优先级。4) 路径规划器：基于鸟瞰图值地图，规划出从当前位置到目标位置的最优路径。
关键创新：OpenNav的关键创新在于利用MLLM的代码生成能力，将自然语言指令转化为可执行的导航策略，并将其与视觉信息融合，生成鸟瞰图值地图。这种方法有效地弥合了语言描述和实际机器人动作之间的差距，使得机器人能够更好地理解和执行复杂的导航任务。
关键设计：OpenNav的关键设计包括：1) 使用预训练的MLLM，例如GPT-4，以获得强大的语义理解能力。2) 设计合适的提示工程（prompt engineering），引导MLLM生成有效的导航代码。3) 使用视觉-语言模型，例如CLIP，以提取场景的视觉特征。4) 设计合适的损失函数，以优化鸟瞰图值地图的生成，例如，鼓励机器人朝着目标方向移动，并避开障碍物。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
OpenNav在自动驾驶数据集和真实机器人实验中取得了显著成果。在自动驾驶数据集中，OpenNav能够成功执行各种自由形式的自然语言导航指令，并且对对象检测错误和语言歧义具有较强的鲁棒性。在真实机器人实验中，OpenNav在室内和室外环境中均表现出良好的导航性能，验证了其在现实世界中的适用性。
🎯 应用场景
OpenNav具有广泛的应用前景，例如：服务机器人可以在家庭、办公室等环境中执行复杂的导航任务，如“去厨房拿一杯水”；自动驾驶汽车可以根据乘客的自然语言指令进行导航，如“送我去最近的咖啡馆”；在灾难救援场景中，机器人可以根据救援人员的指令，在复杂环境中寻找幸存者。该研究的未来影响在于推动机器人更加智能化和人性化，使其能够更好地与人类进行交互和协作。
📄 摘要（原文）
Pre-trained large language models (LLMs) have demonstrated strong common-sense reasoning abilities, making them promising for robotic navigation and planning tasks. However, despite recent progress, bridging the gap between language descriptions and actual robot actions in the open-world, beyond merely invoking limited predefined motion primitives, remains an open challenge. In this work, we aim to enable robots to interpret and decompose complex language instructions, ultimately synthesizing a sequence of trajectory points to complete diverse navigation tasks given open-set instructions and open-set objects. We observe that multi-modal large language models (MLLMs) exhibit strong cross-modal understanding when processing free-form language instructions, demonstrating robust scene comprehension. More importantly, leveraging their code-generation capability, MLLMs can interact with vision-language perception models to generate compositional 2D bird-eye-view value maps, effectively integrating semantic knowledge from MLLMs with spatial information from maps to reinforce the robot's spatial understanding. To further validate our approach, we effectively leverage large-scale autonomous vehicle datasets (AVDs) to validate our proposed zero-shot vision-language navigation framework in outdoor navigation tasks, demonstrating its capability to execute a diverse range of free-form natural language navigation instructions while maintaining robustness against object detection errors and linguistic ambiguities. Furthermore, we validate our system on a Husky robot in both indoor and outdoor scenes, demonstrating its real-world robustness and applicability. Supplementary videos are available at https://trailab.github.io/OpenNav-website/