MUVLA: Learning to Explore Object Navigation via Map Understanding
作者: Peilong Han, Fan Jia, Min Zhang, Yutao Qiu, Hongyao Tang, Yan Zheng, Tiancai Wang, Jianye Hao
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-30
💡 一句话要点
MUVLA：通过地图理解学习物体导航
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 物体导航 语义地图 视觉语言动作模型 模仿学习 奖励塑造
📋 核心要点
- 现有物体导航方法难以有效利用历史信息，导致探索效率低下。
- MUVLA通过语义地图抽象统一历史信息，并结合视觉-语言-动作模型进行导航。
- 实验表明，MUVLA即使在低质量数据下也能学习到有效的探索策略，泛化性良好。
📝 摘要（中文）
本文提出了MUVLA，一个专为物体导航设计的地图理解视觉-语言-动作模型。它利用语义地图抽象来统一和结构化历史信息，以紧凑和一致的形式编码空间上下文。MUVLA以当前和历史观测以及语义地图作为输入，并根据目标物体的描述预测动作序列。此外，它通过基于密集短程进度信号的奖励引导回报建模来放大监督，使模型能够发展对奖励最大化的动作值的详细理解。MUVLA采用三阶段训练流程：学习地图级空间理解、模仿混合质量演示中的行为以及奖励放大。这种策略使MUVLA能够将不同的演示统一为鲁棒的空间表示，并生成更合理的探索策略。在HM3D和Gibson基准上的实验表明，MUVLA实现了良好的泛化，即使从低质量或部分成功的轨迹中也能学习到有效的探索行为。
🔬 方法详解
问题定义：物体导航任务旨在让智能体在未知环境中找到指定的目标物体。现有方法通常难以有效利用历史观测信息，导致探索效率低下，尤其是在面对低质量或不完整的演示数据时，智能体难以学习到鲁棒的导航策略。
核心思路：MUVLA的核心思路是利用语义地图抽象来统一和结构化历史信息，从而为智能体提供更全面的空间上下文。通过将历史观测信息编码到语义地图中，MUVLA能够以紧凑和一致的形式表示环境，并在此基础上学习更有效的探索策略。此外，MUVLA还通过奖励引导的回报建模来放大监督信号，从而提高模型对动作价值的理解。
技术框架：MUVLA的整体框架包含三个主要阶段：1) 地图级空间理解学习：学习如何构建和理解语义地图，将历史观测信息整合到地图中。2) 混合质量演示行为模仿：利用不同质量的演示数据，通过模仿学习训练智能体的导航策略。3) 奖励放大：通过奖励引导的回报建模，进一步优化智能体的行为，使其能够更好地探索环境并找到目标物体。MUVLA以当前和历史观测以及语义地图作为输入，通过视觉-语言-动作模型预测动作序列。
关键创新：MUVLA的关键创新在于其利用语义地图抽象来统一和结构化历史信息，并结合奖励引导的回报建模来放大监督信号。与现有方法相比，MUVLA能够更有效地利用历史信息，并从低质量或不完整的演示数据中学习到鲁棒的导航策略。此外，MUVLA的三阶段训练流程也使其能够更好地处理不同质量的演示数据。
关键设计：MUVLA使用Transformer网络来编码视觉、语言和地图信息。奖励放大阶段使用Dense Reward Shaping，提供短时程的奖励信号，帮助模型学习更精细的动作价值估计。损失函数包括模仿学习损失和奖励预测损失。具体参数设置（如Transformer层数、学习率等）在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在HM3D和Gibson基准测试中，MUVLA表现出良好的泛化能力，即使在低质量或部分成功的轨迹中也能学习到有效的探索行为。实验结果表明，MUVLA在物体导航任务上取得了显著的性能提升，证明了其利用语义地图抽象和奖励引导回报建模的有效性。
🎯 应用场景
MUVLA的研究成果可应用于各种需要智能体进行物体导航的场景，例如家庭服务机器人、仓库拣选机器人、以及在复杂环境中进行搜索和救援的机器人。该研究有助于提升机器人在未知环境中的自主探索和导航能力，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。
📄 摘要（原文）
In this paper, we present MUVLA, a Map Understanding Vision-Language-Action model tailored for object navigation. It leverages semantic map abstractions to unify and structure historical information, encoding spatial context in a compact and consistent form. MUVLA takes the current and history observations, as well as the semantic map, as inputs and predicts the action sequence based on the description of goal object. Furthermore, it amplifies supervision through reward-guided return modeling based on dense short-horizon progress signals, enabling the model to develop a detailed understanding of action value for reward maximization. MUVLA employs a three-stage training pipeline: learning map-level spatial understanding, imitating behaviors from mixed-quality demonstrations, and reward amplification. This strategy allows MUVLA to unify diverse demonstrations into a robust spatial representation and generate more rational exploration strategies. Experiments on HM3D and Gibson benchmarks demonstrate that MUVLA achieves great generalization and learns effective exploration behaviors even from low-quality or partially successful trajectories.