P$^{3}$Nav: End-to-End Perception, Prediction and Planning for Vision-and-Language Navigation

📄 arXiv: 2603.17459v1 📥 PDF

作者: Tianfu Li, Wenbo Chen, Haoxuan Xu, Xinhu Zheng, Haoang Li

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-18

💡 一句话要点

提出P$^{3}$Nav，通过感知、预测和规划一体化框架提升视觉语言导航性能。

🎯 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: 视觉语言导航 端到端学习 感知预测规划 机器人导航 场景理解

📋 核心要点

  1. 现有VLN方法侧重于视觉-文本对齐，忽略了规划前对场景的全面理解，导致智能体感知和预测能力不足。
  2. P$^{3}$Nav框架通过整合感知、预测和规划模块，增强智能体的场景理解能力，从而提升导航性能。
  3. 实验结果表明，P$^{3}$Nav在REVERIE、R2R-CE和RxR-CE等基准测试中取得了当前最优的性能。

📝 摘要（中文）

在视觉语言导航（VLN）任务中，智能体需要利用视觉观察结果，规划一条到达语言指令指定目标的路径。目前主流的VLN方法主要侧重于通过视觉-文本对齐构建强大的规划器。然而，这些方法通常忽略了在规划之前进行全面场景理解的必要性，导致智能体的感知或预测能力不足。因此，我们提出了P$^{3}$Nav，一种新颖的端到端框架，它将感知、预测和规划集成到一个统一的流程中，以增强VLN智能体的场景理解能力并提高导航成功率。具体来说，P$^{3}$Nav通过提取来自对象级别和地图级别的互补线索来增强感知能力。随后，我们的P$^{3}$Nav预测航路点以模拟智能体潜在的未来状态，使智能体在导航过程中能够内在感知候选位置。基于这些未来航路点，P$^{3}$Nav进一步预测语义地图线索，从而实现主动规划并减少对纯粹历史上下文的严格依赖。通过整合这些感知和预测线索，一个整体的规划模块最终执行VLN任务。大量的实验表明，我们的P$^{3}$Nav在REVERIE、R2R-CE和RxR-CE基准测试中取得了新的最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：视觉语言导航（VLN）任务要求智能体根据自然语言指令和视觉输入，在未知环境中导航到目标位置。现有方法的痛点在于过度依赖视觉-文本对齐的规划器，而忽略了对环境的充分感知和未来状态的预测，导致导航策略不够鲁棒。

核心思路：P$^{3}$Nav的核心思路是将感知（Perception）、预测（Prediction）和规划（Planning）整合到一个端到端的框架中。通过增强感知模块提取更丰富的场景信息，预测模块模拟智能体未来的潜在状态，从而使规划模块能够做出更明智的决策。这种设计旨在弥补现有方法在场景理解方面的不足，提高导航的成功率。

技术框架：P$^{3}$Nav框架包含三个主要模块：感知模块、预测模块和规划模块。感知模块从对象级别和地图级别提取互补的场景线索。预测模块预测智能体可能的未来航路点，并基于这些航路点预测语义地图线索。规划模块整合感知和预测的信息，生成导航策略。整个框架以端到端的方式进行训练。

关键创新：P$^{3}$Nav的关键创新在于将感知和预测融入到VLN任务中。与现有方法相比，P$^{3}$Nav不仅关注历史信息和视觉-文本对齐，还通过预测未来状态来增强智能体的决策能力。这种主动式的规划方式减少了对历史信息的依赖，提高了导航的鲁棒性。

关键设计：感知模块可能使用预训练的目标检测模型提取对象级别的特征，并使用SLAM或视觉里程计构建地图级别的特征。预测模块可能使用循环神经网络（RNN）或Transformer来预测航路点和语义地图。规划模块可能使用强化学习或模仿学习来训练导航策略。损失函数可能包括导航成功率、路径长度以及预测的准确性等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

P$^{3}$Nav在REVERIE、R2R-CE和RxR-CE等三个具有挑战性的VLN基准测试中均取得了新的state-of-the-art性能。具体提升幅度未知，但论文强调了其显著的性能改进，表明了感知、预测和规划一体化框架的有效性。

🎯 应用场景

P$^{3}$Nav框架具有广泛的应用前景，例如在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。它可以帮助机器人在复杂环境中更好地理解指令并规划路径，从而实现更智能、更自主的导航。此外，该框架还可以应用于室内服务机器人、物流机器人等场景，提高其工作效率和适应性。

📄 摘要（原文）

In Vision-and-Language Navigation (VLN), an agent is required to plan a path to the target specified by the language instruction, using its visual observations. Consequently, prevailing VLN methods primarily focus on building powerful planners through visual-textual alignment. However, these approaches often bypass the imperative of comprehensive scene understanding prior to planning, leaving the agent with insufficient perception or prediction capabilities. Thus, we propose P$^{3}$Nav, a novel end-to-end framework integrating perception, prediction, and planning in a unified pipeline to strengthen the VLN agent's scene understanding and boost navigation success. Specifically, P$^{3}$Nav augments perception by extracting complementary cues from object-level and map-level perspectives. Subsequently, our P$^{3}$Nav predicts waypoints to model the agent's potential future states, endowing the agent with intrinsic awareness of candidate positions during navigation. Conditioned on these future waypoints, P$^{3}$Nav further forecasts semantic map cues, enabling proactive planning and reducing the strict reliance on purely historical context. Integrating these perceptual and predictive cues, a holistic planning module finally carries out the VLN tasks. Extensive experiments demonstrate that our P$^{3}$Nav achieves new state-of-the-art performance on the REVERIE, R2R-CE, and RxR-CE benchmarks.