Nav-R1: Reasoning and Navigation in Embodied Scenes

📄 arXiv: 2509.10884v1 📥 PDF

作者: Qingxiang Liu, Ting Huang, Zeyu Zhang, Hao Tang

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-09-13

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💡 一句话要点

提出Nav-R1以解决复杂3D环境中的导航与推理问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身导航 推理模型 强化学习 数据集构建 机器人技术

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂3D环境中的推理轨迹常常不连贯且不稳定，限制了其泛化能力。
  2. 本文提出Nav-R1，通过构建大规模数据集和设计基于GRPO的强化学习框架，解决了推理与导航的平衡问题。
  3. Nav-R1在多个具身AI基准测试中表现优异，推理和导航性能平均提升超过8%，并在移动机器人上验证了其鲁棒性。

📝 摘要（中文）

具身导航要求智能体在复杂的3D环境中整合感知、推理和行动。现有方法常面临推理轨迹不连贯和不稳定的问题，限制了在多样环境中的泛化能力，同时在实时导航中难以平衡长时间语义推理与低延迟控制。为了解决这些挑战，本文提出了Nav-R1，一个统一具身环境推理的基础模型。我们首先构建了Nav-CoT-110K，一个大规模的逐步推理链（CoT）数据集，以实现结构化推理的冷启动初始化。在此基础上，我们设计了基于GRPO的强化学习框架，结合格式、理解和导航三种互补奖励，以提高结构遵循、语义基础和路径保真度。此外，我们引入了快速-慢速推理范式，将深思熟虑的语义推理与低延迟反应控制解耦，以实现高效且连贯的导航。大量评估表明，Nav-R1在推理和导航性能上均超越了强基线，平均提升超过8%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决具身导航中推理不连贯和不稳定的问题，现有方法在多样环境中的泛化能力不足，且难以平衡长时间语义推理与低延迟控制的需求。

核心思路：Nav-R1通过构建Nav-CoT-110K数据集，提供结构化推理的冷启动初始化，并设计基于GRPO的强化学习框架，结合多种奖励机制来提升推理和导航的性能。

技术框架：整体架构包括数据集构建、GRPO强化学习框架、奖励机制设计和快速-慢速推理范式。主要模块包括数据预处理、模型训练和推理执行。

关键创新：Nav-R1的核心创新在于引入了快速-慢速推理范式，将深思熟虑的推理与低延迟的反应控制分开，从而实现高效且连贯的导航。

关键设计：在设计中，采用了三种互补奖励机制（格式、理解、导航），并在损失函数中考虑了结构遵循和语义基础等因素，以增强模型的整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Nav-R1在多个具身AI基准测试中表现出色，推理和导航性能平均提升超过8%。在与强基线的对比中，Nav-R1展现了显著的优势，验证了其在实际应用中的鲁棒性，尤其是在资源有限的移动机器人上。

🎯 应用场景

Nav-R1的研究成果在智能机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提高具身导航的推理能力和稳定性，该模型能够在复杂环境中实现更高效的自主决策，推动相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Embodied navigation requires agents to integrate perception, reasoning, and action for robust interaction in complex 3D environments. Existing approaches often suffer from incoherent and unstable reasoning traces that hinder generalization across diverse environments, and difficulty balancing long-horizon semantic reasoning with low-latency control for real-time navigation. To address these challenges, we propose Nav-R1, an embodied foundation model that unifies reasoning in embodied environments. We first construct Nav-CoT-110K, a large-scale dataset of step-by-step Chains-of-Thought (CoT) for embodied tasks, which enables cold-start initialization with structured reasoning. Building on this foundation, we design a GRPO-based reinforcement learning framework with three complementary rewards: format, understanding, and navigation, to improve structural adherence, semantic grounding, and path fidelity. Furthermore, we introduce a Fast-in-Slow reasoning paradigm, decoupling deliberate semantic reasoning from low-latency reactive control for efficient yet coherent navigation. Extensive evaluations on embodied AI benchmarks demonstrate that Nav-R1 consistently outperforms strong baselines, with over 8% average improvement in reasoning and navigation performance. Real-world deployment on a mobile robot further validates its robustness under limited onboard resources. Code: https://github.com/AIGeeksGroup/Nav-R1. Website: https://aigeeksgroup.github.io/Nav-R1.