LaViRA: Language-Vision-Robot Actions Translation for Zero-Shot Vision Language Navigation in Continuous Environments

📄 arXiv: 2510.19655v1 📥 PDF

作者: Hongyu Ding, Ziming Xu, Yudong Fang, You Wu, Zixuan Chen, Jieqi Shi, Jing Huo, Yifan Zhang, Yang Gao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-22

💡 一句话要点

LaViRA：用于连续环境零样本视觉语言导航的语言-视觉-机器人动作转换框架

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

关键词: 视觉语言导航 零样本学习 连续环境 多模态大模型 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有VLN-CE方法在泛化性和利用大型模型推理能力之间存在权衡，限制了其性能。
  2. LaViRA将动作分解为语言、视觉和机器人动作的层次结构，利用多模态大模型的不同优势。
  3. LaViRA在VLN-CE基准测试中显著优于现有方法，展示了更好的泛化能力和实际部署潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出LaViRA，一个简单而有效的零样本框架，用于解决连续环境下的零样本视觉语言导航(VLN-CE)问题。该问题要求智能体在没有任何预训练的情况下，根据自然语言指令在未见过的环境中导航。现有方法面临一个关键的权衡：要么依赖于特定于环境的航点预测器，限制了场景泛化能力，要么在导航过程中未能充分利用大型模型的推理能力。LaViRA通过将动作分解为粗到细的层次结构来解决这个困境：用于高层规划的语言动作、用于感知接地的视觉动作和用于鲁棒导航的机器人动作。这种模块化分解使我们能够在每个阶段利用不同规模的多模态大型语言模型(MLLM)的独特优势，从而创建一个在推理、接地和实际控制方面都强大的系统。LaViRA在VLN-CE基准测试中显著优于现有的最先进方法，展示了在未见过的环境中卓越的泛化能力，同时保持了透明度和效率，便于实际部署。

🔬 方法详解

问题定义：零样本视觉语言导航在连续环境中的任务要求智能体在未见过的环境中，仅根据自然语言指令进行导航。现有方法的痛点在于，要么过度依赖特定环境的航点预测器，导致泛化能力不足；要么未能充分利用大型语言模型在导航过程中的推理能力，导致导航效率低下。

核心思路：LaViRA的核心思路是将导航动作分解为三个层次：语言动作（Language Action）、视觉动作（Vision Action）和机器人动作（Robot Action）。这种分解允许系统在不同层次上利用不同规模的多模态大型语言模型（MLLM）的优势，从而实现更有效的导航。语言动作负责高层规划，视觉动作负责感知环境并进行视觉定位，机器人动作负责执行具体的导航控制。

技术框架：LaViRA的整体框架包含三个主要模块，分别对应于三个层次的动作： 1. 语言动作模块：利用大型语言模型进行高层路径规划，将自然语言指令转化为一系列高级导航目标。 2. 视觉动作模块：利用视觉信息（例如，图像特征）将高级导航目标与环境中的具体位置联系起来，选择合适的视觉目标点。 3. 机器人动作模块：根据视觉目标点，控制机器人执行具体的运动指令，例如前进、转向等，实现鲁棒的导航。 这三个模块协同工作，形成一个粗到细的导航控制流程。

关键创新：LaViRA的关键创新在于其动作分解的层次结构，以及对不同层次动作采用不同规模的多模态大型语言模型。这种模块化设计使得系统能够充分利用不同模型的优势，提高导航的泛化性和效率。与现有方法相比，LaViRA避免了对特定环境的过度依赖，并更好地利用了大型语言模型的推理能力。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括： * 不同模块之间信息传递的方式，例如，如何将语言动作的输出转化为视觉动作的输入。 * 视觉动作模块中，视觉特征提取和目标点选择的具体算法。 * 机器人动作模块中，运动控制算法的设计，例如，如何避免碰撞、如何平滑运动轨迹等。 * 损失函数的设计，例如，如何训练视觉动作模块，使其能够准确地将高级导航目标与环境中的具体位置联系起来。（具体细节未知，需要查阅论文）

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LaViRA在VLN-CE基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进方法。具体的数据提升幅度需要参考论文中的实验结果，但摘要中明确指出其具有“superior generalization capabilities in unseen environments”，表明其在未见过的环境中的泛化能力非常出色。

🎯 应用场景

LaViRA具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、物流配送机器人、自动驾驶等领域。它可以帮助机器人在复杂环境中自主导航，完成各种任务，例如送餐、清洁、搬运物品等。该研究的突破将推动机器人技术的发展，使其更加智能化和实用化，从而更好地服务于人类社会。

📄 摘要（原文）

Zero-shot Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments (VLN-CE) requires an agent to navigate unseen environments based on natural language instructions without any prior training. Current methods face a critical trade-off: either rely on environment-specific waypoint predictors that limit scene generalization, or underutilize the reasoning capabilities of large models during navigation. We introduce LaViRA, a simple yet effective zero-shot framework that addresses this dilemma by decomposing action into a coarse-to-fine hierarchy: Language Action for high-level planning, Vision Action for perceptual grounding, and Robot Action for robust navigation. This modular decomposition allows us to leverage the distinct strengths of different scales of Multimodal Large Language Models (MLLMs) at each stage, creating a system that is powerful in its reasoning, grounding and practical control. LaViRA significantly outperforms existing state-of-the-art methods on the VLN-CE benchmark, demonstrating superior generalization capabilities in unseen environments, while maintaining transparency and efficiency for real-world deployment.