T-araVLN: Translator for Agricultural Robotic Agents on Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2509.06644v4 📥 PDF

作者: Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xiang Li

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-08 (更新: 2025-09-18)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出T-araVLN，通过指令翻译提升农业机器人视觉语言导航性能

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

关键词: 农业机器人 视觉语言导航 指令翻译 自然语言处理 机器人导航

📋 核心要点

  1. 农业机器人导航依赖人工或固定轨道，AgriVLN在复杂指令下表现不佳。
  2. T-araVLN通过指令翻译模块，将原始指令精炼，提升机器人对复杂指令的理解。
  3. 在A2A基准测试中，T-araVLN显著提升成功率至0.63，降低导航误差至2.28米。

📝 摘要（中文）

农业机器人正在成为各种农业任务的强大助手，但仍然严重依赖手动操作或固定轨道进行移动。为了解决这个限制，AgriVLN方法和A2A基准率先将视觉语言导航（VLN）扩展到农业领域，使机器人能够按照自然语言指令导航到目标位置。AgriVLN能够有效地理解简单的指令，但经常误解复杂的指令。为了弥合这一差距，我们提出了一种用于农业机器人视觉语言导航的翻译器方法（T-araVLN），其中指令翻译模块将原始指令翻译得更加精炼和精确。在A2A基准上进行评估时，我们的T-araVLN有效地将成功率从0.47提高到0.63，并将导航误差从2.91米降低到2.28米，展示了在农业领域的最先进性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有农业机器人视觉语言导航方法，如AgriVLN，在处理复杂自然语言指令时存在理解偏差，导致导航性能下降。痛点在于机器人难以准确解析指令中的复杂关系和约束，从而影响其在农田环境中的精准移动。

核心思路：T-araVLN的核心思路是通过引入一个指令翻译模块，将原始的复杂指令转化为更精炼、更易于机器人理解的形式。这种翻译过程旨在消除指令中的歧义，突出关键信息，从而提高机器人对指令的解析准确性。

技术框架：T-araVLN的整体框架包含三个主要模块：视觉感知模块（用于获取环境信息），指令翻译模块（用于精炼自然语言指令），以及导航决策模块（用于根据翻译后的指令和环境信息做出导航决策）。流程上，首先通过视觉感知模块获取环境信息，然后将原始指令输入指令翻译模块进行处理，最后将翻译后的指令和环境信息传递给导航决策模块，控制机器人进行导航。

关键创新：T-araVLN的关键创新在于指令翻译模块的设计。该模块利用自然语言处理技术，对原始指令进行解析、重构和精简，生成更适合机器人理解的指令表示。这种指令翻译过程能够有效地消除指令中的歧义，突出关键信息，从而提高机器人的导航性能。与现有方法相比，T-araVLN无需修改底层导航算法，而是通过优化输入指令来提升整体性能。

关键设计：指令翻译模块的具体实现细节未知，但可以推测其可能包含以下关键设计：1) 指令解析器：用于将原始指令分解为语义单元；2) 关系抽取器：用于识别指令中各个语义单元之间的关系；3) 指令重构器：用于根据解析结果和关系信息，生成新的、更精炼的指令表示。损失函数的设计可能涉及到最大化翻译后指令与原始指令之间的语义相似度，同时最小化翻译后指令的长度。

📊 实验亮点

T-araVLN在A2A基准测试中取得了显著的性能提升。具体而言，成功率从0.47提高到0.63，提升了约34%；导航误差从2.91米降低到2.28米，降低了约21%。这些结果表明，T-araVLN能够有效地提高农业机器人在复杂环境下的导航精度和成功率，优于现有方法。

🎯 应用场景

T-araVLN技术可广泛应用于农业机器人自主导航领域，例如自动除草、精准施肥、作物巡检等。通过提升机器人对自然语言指令的理解能力，可以降低人工干预，提高农业生产效率，并为实现智慧农业提供关键技术支撑。未来，该技术还可扩展到其他需要人机交互的机器人应用场景。

📄 摘要（原文）

Agricultural robotic agents have been becoming powerful helpers in a wide range of agricultural tasks, however, still heavily rely on manual operation or fixed railways for movement. To address this limitation, the AgriVLN method and the A2A benchmark pioneeringly extend Vision-and-Language Navigation (VLN) to the agricultural domain, enabling agents to navigate to the target positions following the natural language instructions. AgriVLN effectively understands the simple instructions, but often misunderstands the complex ones. To bridge this gap, we propose the method of Translator for Agricultural Robotic Agents on Vision-and-Language Navigation (T-araVLN), in which the Instruction Translator module translates the original instruction to be more refined and precise. When evaluated on the A2A benchmark, our T-araVLN effectively improves Success Rate from 0.47 to 0.63 and reduces Navigation Error from 2.91m to 2.28m, demonstrating the state-of-the-art performance in the agricultural domain. Code: https://github.com/AlexTraveling/T-araVLN.