PM-Nav: Priori-Map Guided Embodied Navigation in Functional Buildings

📄 arXiv: 2603.09113v1 📥 PDF

作者: Jiang Gao, Xiangyu Dong, Haozhou Li, Haoran Zhao, Yaoming Zhou, Xiaoguang Ma

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-03-10

备注: 6 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出PM-Nav，利用先验地图引导功能建筑中的具身导航

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

关键词: 具身导航 功能建筑 先验地图 思维链 多模型协作

📋 核心要点

  1. 现有方法在特征相似的功能建筑中导航时，缺乏利用先验空间知识的能力，导致性能受限。
  2. PM-Nav将环境地图转化为语义先验地图，并设计分层思维链提示模板，实现精确路径规划。
  3. 实验结果表明，PM-Nav在模拟和真实环境中显著优于SG-Nav和InstructNav，提升幅度巨大。

📝 摘要（中文）

现有的语言驱动具身导航范式在功能建筑（FBs）中面临挑战，因为功能建筑具有高度相似的特征，并且缺乏有效利用先验空间知识的能力。为了解决这个问题，我们提出了一种先验地图引导的具身导航（PM-Nav）。其中，环境地图被转换为导航友好的语义先验地图；设计了一个带有注释先验地图的分层思维链提示模板，以实现精确的路径规划；构建了一个多模型协作动作输出机制，以完成导航规划的定位决策和执行控制。使用自制FB数据集进行的全面测试表明，在模拟和真实环境中，PM-Nav相对于SG-Nav的平均改进分别为511％和1175％，相对于InstructNav的平均改进分别为650％和400％。这些巨大的提升阐明了使用PM-Nav作为功能建筑骨干导航框架的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语言驱动的具身导航任务在功能建筑（Functional Buildings, FBs）中面临的挑战。功能建筑通常具有高度相似的视觉特征，使得智能体难以区分不同的房间或区域。现有的导航方法往往忽略了环境的先验空间知识，导致在复杂的功能建筑中导航效率低下，容易迷失方向。

核心思路：论文的核心思路是利用环境的先验地图信息来指导智能体的导航过程。通过将环境地图转换为导航友好的语义先验地图，智能体可以更好地理解环境的结构和布局。此外，论文还设计了一个分层思维链提示模板，结合注释先验地图，引导智能体进行精确的路径规划。

技术框架：PM-Nav的整体框架包含以下几个主要模块：1) 语义先验地图构建：将原始环境地图转换为包含语义信息的先验地图，例如房间类型、物体位置等。2) 分层思维链提示模板：设计一个分层的提示模板，引导智能体逐步进行路径规划，例如“首先确定目标房间类型，然后寻找通往该房间的路径”。3) 多模型协作动作输出：利用多个模型协同工作，分别负责定位决策和执行控制，提高导航的准确性和鲁棒性。

关键创新：PM-Nav的关键创新在于：1) 语义先验地图的引入：将环境的先验空间知识显式地融入到导航过程中，提高了智能体对环境的理解能力。2) 分层思维链提示模板的设计：通过引导智能体进行逐步推理，提高了路径规划的效率和准确性。3) 多模型协作动作输出机制：利用多个模型的优势，提高了导航的鲁棒性和适应性。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 语义先验地图的表示方式：如何有效地将环境地图转换为包含语义信息的先验地图。2) 分层思维链提示模板的具体内容：如何设计提示模板，引导智能体进行有效的路径规划。3) 多模型协作的具体方式：如何将多个模型有效地结合起来，实现定位决策和执行控制的协同工作。具体参数设置和网络结构等细节在论文正文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PM-Nav在自制的功能建筑数据集上进行了全面的测试，实验结果表明，PM-Nav相对于SG-Nav在模拟和真实环境中分别取得了511%和1175%的平均改进，相对于InstructNav分别取得了650%和400%的平均改进。这些显著的性能提升表明PM-Nav在功能建筑导航方面具有巨大的潜力。

🎯 应用场景

PM-Nav在功能建筑（如办公楼、医院、学校等）中的具身导航具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人或虚拟助手在这些复杂环境中自主导航，完成诸如引导访客、运送物品、巡逻安保等任务。该研究的成果有助于提升智能体在复杂环境中的自主性和智能化水平，并为未来的智能建筑和智能服务提供技术支持。

📄 摘要（原文）

Existing language-driven embodied navigation paradigms face challenges in functional buildings (FBs) with highly similar features, as they lack the ability to effectively utilize priori spatial knowledge. To tackle this issue, we propose a Priori-Map Guided Embodied Navigation (PM-Nav), wherein environmental maps are transformed into navigation-friendly semantic priori-maps, a hierarchical chain-of-thought prompt template with an annotation priori-map is designed to enable precise path planning, and a multi-model collaborative action output mechanism is built to accomplish positioning decisions and execution control for navigation planning. Comprehensive tests using a home-made FB dataset show that the PM-Nav obtains average improvements of 511\% and 1175\%, and 650\% and 400\% over the SG-Nav and the InstructNav in simulation and real-world, respectively. These tremendous boosts elucidate the great potential of using the PM-Nav as a backbone navigation framework for FBs.