MDE-AgriVLN: Agricultural Vision-and-Language Navigation with Monocular Depth Estimation

📄 arXiv: 2512.03958v3 📥 PDF

作者: Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xin Chen, Xiang Li

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-03 (更新: 2026-01-01)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MDE-AgriVLN，利用单目深度估计提升农业机器人视觉语言导航性能

🎯 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: 农业机器人 视觉语言导航 单目深度估计 多模态融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 农业机器人视觉语言导航面临单目视觉空间感知不足的挑战，限制了导航精度。
  2. 提出MDE-AgriVLN方法，通过单目深度估计模块生成深度特征，增强机器人对环境的理解。
  3. 实验表明，MDE-AgriVLN在A2A基准上显著提升了导航成功率并降低了导航误差。

📝 摘要（中文）

农业机器人在各种农业任务中发挥着强大的辅助作用，但仍然严重依赖人工操作或轨道系统进行移动。 AgriVLN方法和A2A基准率先将视觉语言导航（VLN）扩展到农业领域，使机器人能够按照自然语言指令导航到目标位置。与人类的双目视觉不同，大多数农业机器人仅配备单个摄像头用于单目视觉，这导致空间感知受限。为了弥合这一差距，我们提出了基于单目深度估计的农业视觉语言导航方法（MDE-AgriVLN），其中我们提出了MDE模块，该模块从RGB图像生成深度特征，以辅助决策者进行多模态推理。在A2A基准上进行评估时，我们的MDE-AgriVLN方法成功地将成功率从0.23提高到0.32，并将导航误差从4.43米降低到4.08米，展示了农业VLN领域的最先进性能。

🔬 方法详解

问题定义：农业视觉语言导航（AgriVLN）旨在使农业机器人能够根据自然语言指令自主导航到目标位置。然而，现有方法在很大程度上依赖RGB图像，而农业机器人通常只配备单目相机，导致缺乏深度信息，空间感知能力受限，从而影响导航精度。现有方法难以有效利用单目视觉信息进行精确导航。

核心思路：MDE-AgriVLN的核心思路是通过单目深度估计（MDE）模块，从RGB图像中提取深度信息，生成深度特征，从而弥补单目视觉的不足。将深度特征与RGB特征融合，为决策模块提供更丰富的环境信息，提升导航性能。

技术框架：MDE-AgriVLN包含以下主要模块：1) RGB图像输入；2) MDE模块：利用深度估计网络从RGB图像中生成深度图，并提取深度特征；3) 多模态融合模块：将RGB特征和深度特征进行融合；4) 决策模块：根据融合后的特征和语言指令，做出导航决策。整体流程是从RGB图像中提取视觉和深度信息，结合语言指令，指导机器人进行导航。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将单目深度估计引入农业视觉语言导航任务。通过MDE模块，有效地利用了单目视觉信息，弥补了深度信息的缺失，提升了机器人的空间感知能力。与仅依赖RGB图像的现有方法相比，MDE-AgriVLN能够更准确地理解环境，从而实现更精确的导航。

关键设计：MDE模块采用深度估计网络，例如DeepLabv3+或类似结构，进行训练以预测深度图。深度特征的提取可以通过卷积神经网络实现。多模态融合模块可以使用注意力机制或简单的拼接操作。损失函数包括导航损失（例如交叉熵损失）和深度估计损失（例如L1损失或Huber损失）。具体网络结构和参数设置需要根据实际情况进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MDE-AgriVLN在A2A基准测试中取得了显著的性能提升。成功率从0.23提高到0.32，提升了39%。导航误差从4.43米降低到4.08米，降低了8%。这些结果表明，MDE-AgriVLN能够有效地提升农业机器人的导航精度和成功率，优于现有方法。

🎯 应用场景

MDE-AgriVLN可应用于多种农业场景，例如农田巡检、作物采摘、精准施肥等。通过提升农业机器人的自主导航能力，可以减少人工干预，提高农业生产效率，降低生产成本。该研究为农业机器人的智能化发展提供了新的思路，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Agricultural robots are serving as powerful assistants across a wide range of agricultural tasks, nevertheless, still heavily relying on manual operations or railway systems for movement. The AgriVLN method and the A2A benchmark pioneeringly extended Vision-and-Language Navigation (VLN) to the agricultural domain, enabling a robot to navigate to a target position following a natural language instruction. Unlike human binocular vision, most agricultural robots are only given a single camera for monocular vision, which results in limited spatial perception. To bridge this gap, we present the method of Agricultural Vision-and-Language Navigation with Monocular Depth Estimation (MDE-AgriVLN), in which we propose the MDE module generating depth features from RGB images, to assist the decision-maker on multimodal reasoning. When evaluated on the A2A benchmark, our MDE-AgriVLN method successfully increases Success Rate from 0.23 to 0.32 and decreases Navigation Error from 4.43m to 4.08m, demonstrating the state-of-the-art performance in the agricultural VLN domain. Code: https://github.com/AlexTraveling/MDE-AgriVLN.