Interpreting Context-Aware Human Preferences for Multi-Objective Robot Navigation

📄 arXiv: 2603.17510v1 📥 PDF

作者: Tharun Sethuraman, Subham Agrawal, Nils Dengler, Jorge de Heuvel, Teena Hassan, Maren Bennewitz

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-18

💡 一句话要点

提出一种融合VLM和LLM的多目标强化学习机器人导航方法，实现上下文感知的人类偏好理解。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人导航 多目标强化学习 视觉-语言模型 大型语言模型 人机交互 上下文感知 偏好学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人导航方法难以直接整合自然语言表达且依赖环境上下文的人类偏好。
  2. 该论文提出结合视觉-语言模型、大型语言模型和多目标强化学习，使机器人理解并应用上下文相关的导航偏好。
  3. 实验结果表明，该系统能够可靠地捕捉用户意图，生成一致的偏好向量，并在不同上下文中实现可控的行为调整。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种使机器人能够理解和应用上下文相关的导航偏好的方法，通过结合基础模型与多目标强化学习(MORL)导航策略，将高级语义推理与低级运动控制相结合。该方法利用视觉-语言模型(VLM)从车载视觉观测中提取结构化的环境上下文，并使用大型语言模型(LLM)将自然语言用户反馈转换为可解释的、上下文相关的行为规则，存储在可更新的规则记忆中。偏好转换模块随后将上下文信息和存储的规则映射到数值偏好向量，用于参数化预训练的MORL策略，以实现实时导航调整。通过定量组件级评估、用户研究和真实环境中的机器人部署，验证了该框架的有效性。结果表明，该系统能够可靠地捕捉用户意图，生成一致的偏好向量，并在不同上下文中实现可控的行为调整。该方法提高了机器人在共享人类环境中操作的适应性、透明性和可用性，同时保持安全和响应迅速的实时控制。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人导航方法难以将人类的自然语言偏好直接融入到低层控制策略中，尤其是在人类偏好依赖于环境上下文的情况下。现有的方法缺乏对环境语义信息的理解和对用户意图的准确捕捉，导致机器人行为难以适应人类的需求。

核心思路：该论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）理解环境上下文，利用大型语言模型（LLM）理解用户自然语言反馈，并将二者结合起来，生成可用于调整机器人导航策略的偏好向量。通过这种方式，机器人可以根据环境和用户意图动态调整其行为。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 视觉-语言模型（VLM）：从车载视觉观测中提取结构化的环境上下文信息。2) 大型语言模型（LLM）：将自然语言用户反馈转换为可解释的、上下文相关的行为规则，并存储在可更新的规则记忆中。3) 偏好转换模块：将上下文信息和存储的规则映射到数值偏好向量。4) 多目标强化学习（MORL）策略：利用偏好向量参数化预训练的MORL策略，实现实时导航调整。

关键创新：该论文的关键创新在于将VLM和LLM结合起来，用于理解环境上下文和用户意图，并将其转化为可用于调整机器人导航策略的偏好向量。这种方法能够使机器人更好地适应人类的需求，并在不同的环境中表现出更加灵活和智能的行为。与传统方法相比，该方法能够更好地处理自然语言输入，并能够根据环境上下文动态调整机器人行为。

关键设计：论文中，VLM用于提取环境中的物体、场景等信息，LLM用于理解用户输入的自然语言指令，例如“靠近窗户”、“避开人群”等。偏好转换模块的设计至关重要，它需要将VLM和LLM的输出转化为MORL策略可以理解的数值偏好向量。MORL策略预先训练好，能够根据不同的偏好向量调整机器人的导航行为，例如速度、路径选择等。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

该论文通过定量组件级评估、用户研究和真实环境中的机器人部署，验证了所提出框架的有效性。实验结果表明，该系统能够可靠地捕捉用户意图，生成一致的偏好向量，并在不同上下文中实现可控的行为调整。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，需要查阅论文全文获取（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如商场导购机器人、医院送药机器人、家庭服务机器人等。通过理解人类的自然语言偏好和环境上下文，机器人能够更好地适应人类的需求，提供更加个性化和智能的服务。未来，该技术有望进一步提升机器人在复杂环境中的自主性和适应性，促进人机协作的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Robots operating in human-shared environments must not only achieve task-level navigation objectives such as safety and efficiency, but also adapt their behavior to human preferences. However, as human preferences are typically expressed in natural language and depend on environmental context, it is difficult to directly integrate them into low-level robot control policies. In this work, we present a pipeline that enables robots to understand and apply context-dependent navigation preferences by combining foundational models with a Multi-Objective Reinforcement Learning (MORL) navigation policy. Thus, our approach integrates high-level semantic reasoning with low-level motion control. A Vision-Language Model (VLM) extracts structured environmental context from onboard visual observations, while Large Language Models (LLM) convert natural language user feedback into interpretable, context-dependent behavioral rules stored in a persistent but updatable rule memory. A preference translation module then maps contextual information and stored rules into numerical preference vectors that parameterize a pretrained MORL policy for real-time navigation adaptation. We evaluate the proposed framework through quantitative component-level evaluations, a user study, and real-world robot deployments in various indoor environments. Our results demonstrate that the system reliably captures user intent, generates consistent preference vectors, and enables controllable behavior adaptation across diverse contexts. Overall, the proposed pipeline improves the adaptability, transparency, and usability of robots operating in shared human environments, while maintaining safe and responsive real-time control.