GC-VLN: Instruction as Graph Constraints for Training-free Vision-and-Language Navigation
作者: Hang Yin, Haoyu Wei, Xiuwei Xu, Wenxuan Guo, Jie Zhou, Jiwen Lu
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-09-12
备注: Accepted to CoRL 2025. Project page: this https URL
💡 一句话要点
提出基于图约束优化的免训练视觉语言导航框架，提升泛化性
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 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 图约束优化 机器人导航 空间推理
📋 核心要点
- 现有零样本VLN方法难以在真实连续环境中泛化，需要训练或仅适用于离散环境。
- 将导航指令分解为空间约束，构建图约束优化问题，通过求解约束来确定导航路径。
- 实验表明，该方法在成功率和导航效率上优于现有零样本方法，并在真实世界中有效。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于视觉语言导航（VLN）的免训练框架。现有的零样本VLN方法主要为离散环境设计，或涉及连续模拟器环境中的无监督训练，这使得它们难以泛化并部署到真实场景中。为了在连续环境中实现免训练框架，我们的框架通过将指令分解为显式的空间约束，将导航引导形式化为图约束优化问题。这种约束驱动的范式通过约束求解来解码空间语义，从而实现对未见环境的零样本适应。具体来说，我们构建了一个空间约束库，涵盖了VLN指令中提到的所有类型的空间关系。人类指令被分解为有向无环图，包含路标节点、对象节点和边，这些节点和边被用作查询来检索库，以构建图约束。通过约束求解器求解图约束优化问题，以确定路标的位置，从而获得机器人的导航路径和最终目标。为了处理无解或多解的情况，我们构建了一个导航树和回溯机制。在标准基准上的大量实验表明，与最先进的零样本VLN方法相比，成功率和导航效率都有显著提高。我们进一步进行了真实世界的实验，表明我们的框架可以有效地推广到新的环境和指令集，为更鲁棒和自主的导航框架铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有的零样本视觉语言导航方法通常依赖于离散环境的设计，或者需要在连续的模拟环境中进行无监督训练。这导致这些方法难以泛化到真实世界的连续环境中，限制了其应用范围。因此，需要一种能够在连续环境中实现免训练，并且能够有效泛化到新环境的视觉语言导航方法。
核心思路：本文的核心思路是将导航指令分解为一系列空间约束，并将导航问题转化为一个图约束优化问题。通过构建一个包含各种空间关系的约束库，并利用约束求解器来确定导航路径中的关键路标点，从而实现零样本的导航。这种方法避免了对特定环境的训练，提高了泛化能力。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 指令解析模块：将自然语言指令解析为包含路标节点、对象节点和边的有向无环图。2) 约束库检索模块：根据指令图中的节点和边，从空间约束库中检索相应的空间约束。3) 图约束优化模块：利用约束求解器，根据检索到的空间约束，确定路标点的位置，生成导航路径。4) 导航树与回溯机制：当约束求解无解或存在多解时，构建导航树并采用回溯机制来寻找可行的导航路径。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将导航问题形式化为图约束优化问题，并构建了一个包含各种空间关系的约束库。这种方法避免了对特定环境的训练，提高了泛化能力，并且能够处理复杂的导航指令。与现有方法相比，该方法不需要任何训练数据，可以直接应用于新的环境。
关键设计：空间约束库的设计是关键。该库需要包含各种类型的空间关系，例如“在...的左边”、“靠近...”等。约束求解器需要能够有效地求解复杂的图约束优化问题。导航树和回溯机制的设计需要能够有效地处理无解或多解的情况，保证导航的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在标准VLN基准测试中，该方法在成功率和导航效率方面均优于最先进的零样本方法。真实世界实验表明，该框架能够有效地泛化到新的环境和指令集，验证了其鲁棒性和实用性。具体性能数据未在摘要中给出，需查阅论文。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人自主导航、智能家居、虚拟现实等领域。例如，可以使服务型机器人在家庭环境中根据用户的自然语言指令进行导航，或者在虚拟现实游戏中实现基于自然语言的场景交互。该研究为实现更智能、更自主的导航系统奠定了基础。
📄 摘要（原文）
In this paper, we propose a training-free framework for vision-and-language navigation (VLN). Existing zero-shot VLN methods are mainly designed for discrete environments or involve unsupervised training in continuous simulator environments, which makes it challenging to generalize and deploy them in real-world scenarios. To achieve a training-free framework in continuous environments, our framework formulates navigation guidance as graph constraint optimization by decomposing instructions into explicit spatial constraints. The constraint-driven paradigm decodes spatial semantics through constraint solving, enabling zero-shot adaptation to unseen environments. Specifically, we construct a spatial constraint library covering all types of spatial relationship mentioned in VLN instructions. The human instruction is decomposed into a directed acyclic graph, with waypoint nodes, object nodes and edges, which are used as queries to retrieve the library to build the graph constraints. The graph constraint optimization is solved by the constraint solver to determine the positions of waypoints, obtaining the robot's navigation path and final goal. To handle cases of no solution or multiple solutions, we construct a navigation tree and the backtracking mechanism. Extensive experiments on standard benchmarks demonstrate significant improvements in success rate and navigation efficiency compared to state-of-the-art zero-shot VLN methods. We further conduct real-world experiments to show that our framework can effectively generalize to new environments and instruction sets, paving the way for a more robust and autonomous navigation framework.