Boosting Zero-Shot VLN via Abstract Obstacle Map-Based Waypoint Prediction with TopoGraph-and-VisitInfo-Aware Prompting

📄 arXiv: 2509.20499v1 📥 PDF

作者: Boqi Li, Siyuan Li, Weiyi Wang, Anran Li, Zhong Cao, Henry X. Liu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-24

💡 一句话要点

提出基于抽象障碍地图零样本VLN框架，结合拓扑图和访问信息提示，实现更优导航。

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

关键词: 视觉语言导航 零样本学习 抽象障碍地图 拓扑图 多模态大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法在连续环境中面临挑战，需要智能体理解指令、感知环境并规划动作。
  2. 论文提出基于抽象障碍地图的航点预测器，结合拓扑图和访问信息提示，提升导航性能。
  3. 实验表明，该方法在R2R-CE和RxR-CE数据集上取得了最先进的零样本性能。

📝 摘要（中文）

随着基础模型和机器人技术的快速发展，视觉语言导航（VLN）已成为具身智能体的关键任务，具有广泛的实际应用。本文研究连续环境下的VLN，这是一个特别具有挑战性的场景，智能体必须联合解释自然语言指令、感知周围环境并规划底层动作。我们提出了一个零样本框架，该框架集成了简化的航点预测器和多模态大型语言模型（MLLM）。该预测器在抽象障碍地图上运行，生成线性可达的航点，这些航点被合并到具有显式访问记录的动态更新的拓扑图中。图和访问信息被编码到提示中，从而能够对空间结构和探索历史进行推理，以鼓励探索并使MLLM具备局部路径规划能力以进行错误纠正。在R2R-CE和RxR-CE上的大量实验表明，我们的方法实现了最先进的零样本性能，成功率分别为41%和36%，优于先前的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：视觉语言导航（VLN）任务旨在让智能体根据自然语言指令在真实或模拟环境中导航。在连续环境中，智能体需要处理复杂的感知输入，并进行连续的动作规划。现有方法通常依赖于大量的训练数据，泛化能力有限，尤其是在零样本场景下表现不佳。此外，如何有效地利用探索历史和空间结构信息也是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是将环境抽象成一个障碍地图，并基于此预测可行的航点。通过构建动态更新的拓扑图，并结合访问信息，为多模态大型语言模型（MLLM）提供丰富的上下文信息。这种方法旨在利用MLLM的推理能力，结合局部路径规划，实现更有效的导航。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 抽象障碍地图构建模块：将环境信息简化为障碍地图。2) 航点预测模块：基于障碍地图预测线性可达的航点。3) 拓扑图构建与更新模块：构建包含航点和访问信息的拓扑图。4) 提示编码模块：将拓扑图和访问信息编码成提示。5) 多模态大型语言模型（MLLM）：接收提示和视觉输入，输出导航动作。整个流程是动态更新的，智能体在探索过程中不断完善拓扑图和访问信息，从而提高导航性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将环境抽象成障碍地图，并结合拓扑图和访问信息进行提示。这种方法有效地利用了空间结构和探索历史信息，为MLLM提供了更丰富的上下文。与现有方法相比，该方法不需要大量的训练数据，具有更好的泛化能力。

关键设计：关键设计包括：1) 抽象障碍地图的简化程度，需要在信息损失和计算复杂度之间进行权衡。2) 航点预测算法的选择，需要保证航点的可达性和覆盖范围。3) 拓扑图的更新策略，需要考虑新航点的添加和已有航点的连接。4) 提示编码方式，需要有效地将拓扑图和访问信息传递给MLLM。具体的参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

该方法在R2R-CE和RxR-CE数据集上取得了显著的性能提升，成功率分别达到41%和36%，超过了当前最先进的零样本VLN方法。这表明该方法能够有效地利用空间结构和探索历史信息，提高导航的准确性和鲁棒性。具体的提升幅度需要参考对比的基线方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。例如，可以用于开发智能家居机器人，使其能够根据用户的语音指令在室内环境中导航。此外，该方法还可以应用于自动驾驶汽车，使其能够在复杂的城市环境中进行导航。该研究的未来影响在于，它可以促进具身智能体的发展，使其能够更好地理解和适应真实世界。

📄 摘要（原文）

With the rapid progress of foundation models and robotics, vision-language navigation (VLN) has emerged as a key task for embodied agents with broad practical applications. We address VLN in continuous environments, a particularly challenging setting where an agent must jointly interpret natural language instructions, perceive its surroundings, and plan low-level actions. We propose a zero-shot framework that integrates a simplified yet effective waypoint predictor with a multimodal large language model (MLLM). The predictor operates on an abstract obstacle map, producing linearly reachable waypoints, which are incorporated into a dynamically updated topological graph with explicit visitation records. The graph and visitation information are encoded into the prompt, enabling reasoning over both spatial structure and exploration history to encourage exploration and equip MLLM with local path planning for error correction. Extensive experiments on R2R-CE and RxR-CE show that our method achieves state-of-the-art zero-shot performance, with success rates of 41% and 36%, respectively, outperforming prior state-of-the-art methods.