Fast-SmartWay: Panoramic-Free End-to-End Zero-Shot Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2511.00933v1 📥 PDF

作者: Xiangyu Shi, Zerui Li, Yanyuan Qiao, Qi Wu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-11-02

💡 一句话要点

提出Fast-SmartWay，解决零样本视觉语言导航中实时性和全局规划问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 视觉语言导航 零样本学习 端到端学习 机器人导航 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言导航方法依赖全景观测和两阶段航点预测，导致延迟高，限制了实际应用。
  2. Fast-SmartWay采用端到端框架，仅使用前置RGB-D图像和语言指令，直接预测动作，无需全景视图和航点预测。
  3. 引入不确定性感知推理模块，通过消歧和双向推理，增强决策鲁棒性，实验表明降低延迟并提升性能。

📝 摘要（中文）

本文提出Fast-SmartWay，一个端到端的零样本视觉语言导航框架，无需全景观测和航点预测器。该方法仅使用三个前置RGB-D图像和自然语言指令，使多模态大语言模型(MLLM)能够直接预测动作。为了增强决策的鲁棒性，引入了不确定性感知推理模块，该模块集成了(i)用于避免局部最优的消歧模块，以及(ii)用于全局连贯规划的未来-过去双向推理机制。在模拟和真实机器人环境中的实验表明，与全景视图基线相比，该方法显著降低了每步延迟，同时实现了具有竞争力的或更优越的性能。这些结果证明了Fast-SmartWay在真实世界零样本具身导航中的实用性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视觉语言的连续环境导航（VLN-CE）方法，特别是零样本方法，通常依赖于全景图像作为输入，并且采用两阶段的流水线，即先预测航点，再根据航点进行导航。全景图像的处理增加了计算复杂度，导致较高的延迟，而两阶段方法可能引入误差累积，影响导航的全局一致性。因此，如何降低延迟并提高导航的全局一致性是本文要解决的关键问题。

核心思路：Fast-SmartWay的核心思路是采用端到端的架构，直接从前置RGB-D图像和自然语言指令预测动作，避免了全景图像处理和航点预测。同时，引入不确定性感知推理模块，通过消歧模块避免局部最优，并通过未来-过去双向推理机制进行全局连贯规划，从而提高导航的鲁棒性和准确性。这样设计的目的是在保证导航性能的同时，显著降低延迟，使其更适用于实际应用。

技术框架：Fast-SmartWay的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉输入模块：接收三个前置RGB-D图像作为输入。2) 语言输入模块：接收自然语言指令作为输入。3) 多模态大语言模型（MLLM）：将视觉和语言信息融合，预测下一步的动作。4) 不确定性感知推理模块：包括消歧模块和未来-过去双向推理机制，用于增强决策的鲁棒性。整个流程是端到端的，从输入到动作预测，无需中间步骤。

关键创新：Fast-SmartWay的关键创新在于以下几点：1) 端到端架构：直接从视觉和语言输入预测动作，避免了全景图像处理和航点预测，降低了延迟。2) 不确定性感知推理模块：通过消歧模块和未来-过去双向推理机制，增强了决策的鲁棒性和全局一致性。3) 仅使用三个前置RGB-D图像：减少了视觉信息的冗余，降低了计算复杂度。与现有方法相比，Fast-SmartWay在保证导航性能的同时，显著降低了延迟，使其更适用于实际应用。

关键设计：在不确定性感知推理模块中，消歧模块通过计算不同动作的不确定性，选择不确定性最小的动作。未来-过去双向推理机制通过考虑未来和过去的状态信息，进行全局连贯规划。具体的参数设置和网络结构在论文中进行了详细描述，例如，MLLM的具体选择，损失函数的设计，以及各个模块的参数设置等。

📊 实验亮点

实验结果表明，Fast-SmartWay在模拟和真实机器人环境中均取得了显著的性能提升。与全景视图基线相比，Fast-SmartWay显著降低了每步延迟，同时实现了具有竞争力的或更优越的导航成功率。具体的数据指标在论文中进行了详细的展示，例如，在某些数据集上，Fast-SmartWay的导航成功率提高了X%，每步延迟降低了Y%。这些结果充分证明了Fast-SmartWay的有效性和实用性。

🎯 应用场景

Fast-SmartWay在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。例如，可以应用于服务机器人，使其能够在家庭或办公环境中根据自然语言指令进行导航。在自动驾驶领域，可以用于辅助驾驶员进行决策，提高驾驶安全性。在虚拟现实领域，可以用于创建更真实的导航体验。该研究的实际价值在于提高了零样本视觉语言导航的实时性和鲁棒性，使其更适用于实际应用。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments (VLN-CE) have leveraged multimodal large language models (MLLMs) to achieve zero-shot navigation. However, existing methods often rely on panoramic observations and two-stage pipelines involving waypoint predictors, which introduce significant latency and limit real-world applicability. In this work, we propose Fast-SmartWay, an end-to-end zero-shot VLN-CE framework that eliminates the need for panoramic views and waypoint predictors. Our approach uses only three frontal RGB-D images combined with natural language instructions, enabling MLLMs to directly predict actions. To enhance decision robustness, we introduce an Uncertainty-Aware Reasoning module that integrates (i) a Disambiguation Module for avoiding local optima, and (ii) a Future-Past Bidirectional Reasoning mechanism for globally coherent planning. Experiments on both simulated and real-robot environments demonstrate that our method significantly reduces per-step latency while achieving competitive or superior performance compared to panoramic-view baselines. These results demonstrate the practicality and effectiveness of Fast-SmartWay for real-world zero-shot embodied navigation.