AdaNav: Adaptive Reasoning with Uncertainty for Vision-Language Navigation

📄 arXiv: 2509.24387v1 📥 PDF

作者: Xin Ding, Jianyu Wei, Yifan Yang, Shiqi Jiang, Qianxi Zhang, Hao Wu, Fucheng Jia, Liang Mi, Yuxuan Yan, Weijun Wang, Yunxin Liu, Zhibo Chen, Ting Cao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-29

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

AdaNav：面向视觉-语言导航，基于不确定性的自适应推理框架

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

关键词: 视觉语言导航 自适应推理 不确定性 强化学习 具身智能

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法在固定步骤进行推理，导致计算冗余和性能次优，无法根据环境难度自适应调整推理频率。
  2. AdaNav提出基于不确定性的自适应推理框架，核心模块UAR根据动作熵动态触发推理，实现难度感知的推理策略。
  3. 实验表明，AdaNav在有限数据下超越了百万级数据训练的模型，在多个VLN基准测试中显著提升了导航成功率。

📝 摘要（中文）

视觉-语言导航（VLN）要求智能体通过将自然语言指令与长期的序列视觉观察相结合来完成导航任务。显式推理可以增强时间一致性和感知-动作对齐，但固定步长的推理往往导致次优性能和不必要的计算。为了解决这个问题，我们提出了AdaNav，一个基于不确定性的VLN自适应推理框架。其核心是“不确定性自适应推理块”（UAR），这是一个轻量级的插件，可以动态地触发推理。我们引入了“动作熵”作为UAR的策略先验，并通过一种“启发式到强化学习”的训练方法逐步完善它，使智能体能够在具身任务的严格数据限制下学习到难度感知的推理策略。结果表明，仅使用6K训练样本，AdaNav就比在百万级数据上训练的闭源模型取得了显著的提升，在R2R val-unseen上成功率提高了20%，在RxR-CE上提高了11.7%，在真实世界场景中提高了11.4%。代码已开源。

🔬 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进行导航。现有方法通常采用固定频率的推理步骤，这导致两个主要问题：一是计算效率低下，因为在简单场景下进行不必要的推理；二是性能受限，因为在复杂场景下推理频率不足。因此，如何根据环境的复杂程度自适应地调整推理频率，是VLN任务中的一个关键挑战。

核心思路：AdaNav的核心思路是利用智能体在每个时间步的不确定性来动态地触发推理。具体来说，它使用“动作熵”作为智能体决策不确定性的度量，当不确定性较高时，触发推理模块进行更深入的思考和决策；当不确定性较低时，则减少推理，从而实现计算效率和导航性能的平衡。这种自适应推理机制使得智能体能够根据环境的难度，灵活地调整其推理策略。

技术框架：AdaNav的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉编码器：用于提取环境的视觉特征；2) 语言编码器：用于编码自然语言指令；3) 导航策略网络：根据视觉和语言特征生成导航动作；4) 不确定性自适应推理块（UAR）：根据动作熵动态地触发推理，并更新导航策略。UAR是一个轻量级的插件，可以方便地集成到现有的VLN模型中。训练过程采用一种“启发式到强化学习”的方法，首先使用启发式规则初始化UAR的参数，然后通过强化学习进一步优化，使其能够学习到难度感知的推理策略。

关键创新：AdaNav的关键创新在于提出了基于不确定性的自适应推理机制。与现有方法相比，AdaNav能够根据环境的复杂程度动态地调整推理频率，从而提高了计算效率和导航性能。此外，AdaNav还提出了一种新的训练方法，即“启发式到强化学习”，该方法能够有效地解决具身任务中数据稀缺的问题。

关键设计：AdaNav的关键设计包括：1) 使用动作熵作为不确定性的度量，动作熵越高，表示智能体对当前决策越不确定，需要进行更多的推理；2) 设计了轻量级的UAR模块，使其能够方便地集成到现有的VLN模型中，而不会引入过多的计算负担；3) 采用“启发式到强化学习”的训练方法，首先使用启发式规则初始化UAR的参数，然后通过强化学习进一步优化，使其能够学习到难度感知的推理策略。具体而言，启发式规则可以基于环境的视觉特征或语言指令的复杂程度来设置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AdaNav在R2R val-unseen数据集上取得了显著的性能提升，成功率提高了20%。在RxR-CE数据集上，成功率提高了11.7%。在真实世界场景中，成功率提高了11.4%。值得注意的是，AdaNav仅使用6K训练样本，就超越了在百万级数据上训练的闭源模型，这充分证明了其自适应推理机制的有效性和数据效率。

🎯 应用场景

AdaNav的自适应推理框架具有广泛的应用前景，可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟助手等领域。通过根据环境复杂度和任务难度动态调整推理策略，可以显著提高智能体的效率和性能，使其在资源受限的环境中也能表现出色。该研究为开发更智能、更高效的具身智能系统提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Vision Language Navigation (VLN) requires agents to follow natural language instructions by grounding them in sequential visual observations over long horizons. Explicit reasoning could enhance temporal consistency and perception action alignment, but reasoning at fixed steps often leads to suboptimal performance and unnecessary computation. To address this, we propose AdaNav, an uncertainty-based adaptive reasoning framework for VLN. At its core is the Uncertainty Adaptive Reasoning Block (UAR), a lightweight plugin that dynamically triggers reasoning. We introduce Action Entropy as a policy prior for UAR and progressively refine it through a Heuristics to RL training method, enabling agents to learn difficulty aware reasoning policies under the strict data limitations of embodied tasks. Results show that with only 6K training samples, AdaNav achieves substantial gains over closed source models trained on million scale data, improving success rate by 20% on R2R val-unseen, 11.7% on RxR-CE, and 11.4% in real world scenes. The code is available at https://github.com/xinding-sys/AdaNav.