$NavA^3$: Understanding Any Instruction, Navigating Anywhere, Finding Anything

📄 arXiv: 2508.04598v1 📥 PDF

作者: Lingfeng Zhang, Xiaoshuai Hao, Yingbo Tang, Haoxiang Fu, Xinyu Zheng, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Wenbo Ding, Shanghang Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-06

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出$NavA^3$以解决复杂环境中的长时导航问题

🎯 匹配领域: 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: 具身导航 高层指令理解 空间感知 开放词汇定位 长时导航任务 机器人智能 复杂环境

📋 核心要点

  1. 现有的具身导航方法在理解高层次人类指令和开放词汇对象定位方面存在显著不足，难以满足复杂环境中的导航需求。
  2. 本文提出的$NavA^3$框架通过全局和局部策略的结合，利用Reasoning-VLM解析指令并进行空间感知对象导航。
  3. 实验结果表明，$NavA^3$在导航性能上达到了当前最优水平，能够在真实环境中成功完成长时导航任务。

📝 摘要（中文）

具身导航是具身智能的基本能力，使机器人能够在物理环境中移动和互动。然而，现有的导航任务主要集中在预定义的对象导航或指令跟随上，这与人类在复杂开放场景中的需求有显著差异。为此，本文提出了一项具有挑战性的长时导航任务，要求理解高层次的人类指令并在真实环境中进行空间感知的对象导航。现有的具身导航方法在理解高层指令和开放词汇的对象定位方面存在局限。我们提出的$NavA^3$框架分为全局和局部策略两个阶段，利用Reasoning-VLM解析高层指令并与全局3D场景视图结合，从而实现目标对象的导航。实验表明，$NavA^3$在导航性能上达到了SOTA水平，能够成功完成不同机器人形态下的长时导航任务。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决具身导航中对高层次人类指令理解不足及开放词汇对象定位困难的问题。现有方法在复杂环境中难以有效执行长时导航任务。

核心思路：$NavA^3$框架通过分层策略，首先解析高层指令并结合全局场景信息，然后利用训练好的模型进行精确的对象定位和导航。这样的设计使得机器人能够在复杂环境中更好地理解任务并执行导航。

技术框架：$NavA^3$框架分为两个主要阶段：全局策略和局部策略。在全局策略中，使用Reasoning-VLM解析人类指令并生成全局场景视图；在局部策略中，利用NaviAfford模型进行空间感知对象定位。

关键创新：最重要的创新在于将高层次指令解析与空间感知对象导航相结合，形成了一个新的长时导航任务框架，显著提升了机器人在复杂环境中的导航能力。

关键设计：在局部策略中，收集了100万样本的空间感知对象可用性数据，以训练NaviAfford模型（PointingVLM），该模型具备强大的开放词汇对象定位能力和空间意识，确保了目标识别和导航的精确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，$NavA^3$在长时导航任务中取得了显著的性能提升，相较于基线方法，导航成功率提高了XX%，并在多个真实环境中表现出色，展示了其在复杂场景中的有效性。

🎯 应用场景

$NavA^3$的研究成果可广泛应用于智能机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域，提升机器人的自主导航能力，满足复杂环境下的实际需求。未来，该框架有望推动具身智能的发展，使机器人更好地适应多变的现实世界。

📄 摘要（原文）

Embodied navigation is a fundamental capability of embodied intelligence, enabling robots to move and interact within physical environments. However, existing navigation tasks primarily focus on predefined object navigation or instruction following, which significantly differs from human needs in real-world scenarios involving complex, open-ended scenes. To bridge this gap, we introduce a challenging long-horizon navigation task that requires understanding high-level human instructions and performing spatial-aware object navigation in real-world environments. Existing embodied navigation methods struggle with such tasks due to their limitations in comprehending high-level human instructions and localizing objects with an open vocabulary. In this paper, we propose $NavA^3$, a hierarchical framework divided into two stages: global and local policies. In the global policy, we leverage the reasoning capabilities of Reasoning-VLM to parse high-level human instructions and integrate them with global 3D scene views. This allows us to reason and navigate to regions most likely to contain the goal object. In the local policy, we have collected a dataset of 1.0 million samples of spatial-aware object affordances to train the NaviAfford model (PointingVLM), which provides robust open-vocabulary object localization and spatial awareness for precise goal identification and navigation in complex environments. Extensive experiments demonstrate that $NavA^3$ achieves SOTA results in navigation performance and can successfully complete longhorizon navigation tasks across different robot embodiments in real-world settings, paving the way for universal embodied navigation. The dataset and code will be made available. Project website: https://NavigationA3.github.io/.