STRIDER: Navigation via Instruction-Aligned Structural Decision Space Optimization

📄 arXiv: 2511.00033v1 📥 PDF

作者: Diqi He, Xuehao Gao, Hao Li, Junwei Han, Dingwen Zhang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

STRIDER：通过指令对齐的结构化决策空间优化实现导航

🎯 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 连续环境 结构化决策 任务对齐

📋 核心要点

  1. 现有VLN-CE方法缺乏结构化决策，未能充分整合先前动作的反馈，导致导航鲁棒性不足。
  2. STRIDER通过空间结构约束动作空间，并根据任务进度动态调整行为，优化决策空间。
  3. 实验表明，STRIDER在R2R-CE和RxR-CE基准测试上显著提升了导航成功率，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为STRIDER（指令对齐的结构化决策空间优化）的新框架，旨在解决连续环境中零样本视觉语言导航（VLN-CE）任务中的挑战。该任务要求智能体在未见过的3D环境中，仅根据自然语言指令进行导航，无需任何特定场景的训练。STRIDER通过整合空间布局先验和动态任务反馈，系统地优化智能体的决策空间，从而解决现有方法在结构化决策和先前动作反馈整合方面的不足。该方法包含两个关键创新：结构化航点生成器，通过空间结构约束动作空间；以及任务对齐调节器，基于任务进度调整行为，确保导航过程中的语义对齐。在R2R-CE和RxR-CE基准测试上的大量实验表明，STRIDER显著优于当前最先进的方法，尤其是在成功率（SR）方面，从29%提高到35%，相对提升了20.7%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本视觉语言导航在连续环境中的问题。现有方法在长程导航中，由于缺乏结构化的决策空间和对历史动作反馈的有效利用，导致导航效果不佳，难以保证动作与指令的语义对齐。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个结构化的决策空间，并利用任务反馈动态调整智能体的行为，从而提高导航的准确性和鲁棒性。具体来说，就是通过空间布局先验来约束动作空间，并根据任务的完成情况来调整智能体的行为，使其更好地与指令对齐。

技术框架：STRIDER框架主要包含两个核心模块：结构化航点生成器（Structured Waypoint Generator）和任务对齐调节器（Task-Alignment Regulator）。首先，结构化航点生成器利用空间结构信息，生成一系列候选航点，从而约束智能体的动作空间。然后，任务对齐调节器根据任务的进度，动态调整智能体的行为，使其更好地与指令对齐。整个过程是一个迭代优化的过程，智能体不断地根据环境和任务反馈调整自己的行为，最终完成导航任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了结构化航点生成器和任务对齐调节器。结构化航点生成器通过空间结构信息约束动作空间，避免了智能体在连续环境中进行盲目探索。任务对齐调节器则通过任务反馈动态调整智能体的行为，使其更好地与指令对齐。这两个模块的结合，使得智能体能够更加准确和鲁棒地完成导航任务。

关键设计：结构化航点生成器可能利用了SLAM或SfM等技术来构建环境的空间结构信息，并基于此生成候选航点。任务对齐调节器可能采用了强化学习或模仿学习等方法，通过奖励函数或损失函数来引导智能体的行为。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但此处无法得知具体细节。

📊 实验亮点

STRIDER在R2R-CE和RxR-CE基准测试上取得了显著的性能提升。尤其是在成功率（SR）指标上，STRIDER从29%提高到35%，相对提升了20.7%。这些结果表明，通过空间约束和任务反馈来优化决策空间，能够显著提高零样本视觉语言导航的性能。

🎯 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，可以应用于服务型机器人，使其能够在复杂的室内环境中根据用户的自然语言指令进行导航。此外，该技术还可以应用于自动驾驶领域，提高车辆在复杂交通环境中的导航能力。未来，该研究有望推动人机交互和智能导航技术的发展。

📄 摘要（原文）

The Zero-shot Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments (VLN-CE) task requires agents to navigate previously unseen 3D environments using natural language instructions, without any scene-specific training. A critical challenge in this setting lies in ensuring agents' actions align with both spatial structure and task intent over long-horizon execution. Existing methods often fail to achieve robust navigation due to a lack of structured decision-making and insufficient integration of feedback from previous actions. To address these challenges, we propose STRIDER (Instruction-Aligned Structural Decision Space Optimization), a novel framework that systematically optimizes the agent's decision space by integrating spatial layout priors and dynamic task feedback. Our approach introduces two key innovations: 1) a Structured Waypoint Generator that constrains the action space through spatial structure, and 2) a Task-Alignment Regulator that adjusts behavior based on task progress, ensuring semantic alignment throughout navigation. Extensive experiments on the R2R-CE and RxR-CE benchmarks demonstrate that STRIDER significantly outperforms strong SOTA across key metrics; in particular, it improves Success Rate (SR) from 29% to 35%, a relative gain of 20.7%. Such results highlight the importance of spatially constrained decision-making and feedback-guided execution in improving navigation fidelity for zero-shot VLN-CE.