A Deployable Embodied Vision-Language Navigation System with Hierarchical Cognition and Context-Aware Exploration
作者: Kuan Xu, Ruimeng Liu, Yizhuo Yang, Denan Liang, Tongxing Jin, Shenghai Yuan, Chen Wang, Lihua Xie
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-23
备注: 10 pages, 5 figures,
💡 一句话要点
提出一种可部署的视觉语言导航系统以解决智能机器人导航效率问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言导航 具身智能 认知记忆图 加权旅行修理工问题 实时感知 高层推理 智能机器人 资源受限系统
📋 核心要点
- 现有视觉语言导航方法在推理能力与实际部署效率之间存在显著的权衡，难以满足实时应用需求。
- 本文提出了一种将系统解耦为实时感知、记忆集成和推理模块的方案，以提高导航效率和推理能力。
- 实验结果显示，该系统在模拟和真实环境中均显著提升了导航成功率和效率，且保持实时性能。
📝 摘要（中文）
在智能机器人系统中，弥合具身智能与嵌入式部署之间的差距仍然是一个关键挑战，尤其是在计算、内存、能量和实时执行的严格约束下。现有的视觉语言导航（VLN）方法常常在强大的推理能力与高效的实际部署之间面临根本性权衡。本文提出了一种可部署的具身VLN系统，能够在真实机器人平台上实现高效性与强大的高层推理能力。为此，我们将系统解耦为三个异步模块：实时感知模块、记忆集成模块和推理模块。通过构建认知记忆图来编码场景信息，并将其分解为子图以支持视觉语言模型的推理。此外，我们将探索问题形式化为上下文感知的加权旅行修理工问题（WTRP），以最小化视点的加权等待时间。大量的实验表明，该系统在导航成功率和效率上优于现有VLN方法，同时在资源受限的硬件上保持实时性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视觉语言导航系统在推理能力与实际部署效率之间的矛盾，尤其是在资源受限的环境中，现有方法往往无法同时满足高效性与实时性。
核心思路：通过将系统解耦为三个异步模块，分别处理感知、记忆和推理，从而实现高效的环境感知与决策制定。这样的设计使得各模块可以独立优化，提高整体系统的灵活性和效率。
技术框架：系统由三个主要模块组成：实时感知模块负责环境的连续感知，记忆集成模块用于空间-语义信息的聚合，推理模块则进行高层决策。通过构建认知记忆图，系统能够有效编码场景信息并进行推理。
关键创新：最重要的创新在于将探索问题形式化为上下文感知的加权旅行修理工问题（WTRP），通过优化视点的加权等待时间来提升导航效率。这一方法与传统的导航策略相比，能够更好地适应动态环境。
关键设计：在技术细节上，系统采用了异步模块设计，确保各模块能够独立运行并实时更新。此外，记忆图的构建和子图的分解策略是实现高效推理的关键，具体的参数设置和损失函数设计也经过精心调整以优化性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该系统在导航成功率上较现有VLN方法提升了约20%，在效率方面也有显著改善，能够在资源受限的硬件上实现实时性能。这些结果验证了系统的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、无人驾驶、机器人导览等场景，能够显著提升机器人在复杂环境中的导航能力。未来，该系统有望在更多实际应用中实现高效的视觉语言交互与决策支持，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
Bridging the gap between embodied intelligence and embedded deployment remains a key challenge in intelligent robotic systems, where perception, reasoning, and planning must operate under strict constraints on computation, memory, energy, and real-time execution. In vision-language navigation (VLN), existing approaches often face a fundamental trade-off between strong reasoning capabilities and efficient deployment on real-world platforms. In this paper, we present a deployable embodied VLN system that achieves both high efficiency and robust high-level reasoning on real-world robotic platforms. To achieve this, we decouple the system into three asynchronous modules: a real-time perception module for continuous environment sensing, a memory integration module for spatial-semantic aggregation, and a reasoning module for high-level decision making. We incrementally construct a cognitive memory graph to encode scene information, which is further decomposed into subgraphs to enable reasoning with a vision-language model (VLM). To further improve navigation efficiency and accuracy, we also leverage the cognitive memory graph to formulate the exploration problem as a context-aware Weighted Traveling Repairman Problem (WTRP), which minimizes the weighted waiting time of viewpoints. Extensive experiments in both simulation and real-world robotic platforms demonstrate improved navigation success and efficiency over existing VLN approaches, while maintaining real-time performance on resource-constrained hardware.