Cross-Modal Navigation with Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2605.06595v1 📥 PDF

作者: Shuo Liu, Xinzichen Li, Christopher Amato

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2026-05-07

💡 一句话要点

提出CRONA多智能体强化学习框架，用于跨模态导航任务。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体强化学习 跨模态导航 具身智能 视觉-声学融合 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有具身导航方法难以有效利用多模态信息，且单体模型训练复杂，限制了导航性能。
  2. CRONA框架通过多智能体强化学习，利用模态专用智能体进行跨模态协作，提升导航效率。
  3. 实验表明，CRONA在视觉-声学导航任务中显著优于单智能体基线，验证了多智能体协作的有效性。

📝 摘要（中文）

鲁棒的具身导航依赖于互补的感官线索。然而，高质量且对齐的多模态数据在实践中通常难以获得。训练单体模型也具有挑战性，因为丰富的多模态输入会产生复杂的表示并大大扩展策略空间。轻量级、模态专用智能体之间的跨模态协作提供了一种可扩展的范例。它支持灵活的部署和并行执行，同时保留了每种模态的优势。本文提出了CRONA，一个用于跨模态导航的多智能体强化学习（MARL）框架。CRONA通过利用控制相关的辅助信念和具有全局状态的集中式多模态评论器来改进协作。在视觉-声学导航任务上的实验表明，多智能体方法显著提高了性能和效率，优于单智能体基线。我们发现，在显著线索下，具有有限模态的同构协作足以进行短程导航；具有互补模态的智能体之间的异构协作通常是高效且有效的；大型复杂环境中的导航需要更丰富的多模态感知和更高的模型容量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身导航中，如何有效利用多模态信息，克服单体模型训练复杂性，提升导航鲁棒性和效率的问题。现有方法难以获取高质量对齐的多模态数据，且单体模型难以处理复杂的多模态输入，导致策略空间过大，训练困难。

核心思路：论文的核心思路是将单体导航任务分解为多个模态专用智能体的协作任务。每个智能体专注于处理特定模态的信息，通过协作完成导航目标。这种方式降低了单个智能体的复杂度，便于训练和部署，同时充分利用了不同模态信息的互补性。

技术框架：CRONA框架包含多个模态专用智能体和一个中央评论器。每个智能体根据自身模态的输入，输出动作和控制相关的辅助信念。中央评论器接收所有智能体的状态和动作，以及全局状态信息，评估整体策略的优劣。智能体根据评论器的反馈，更新自身的策略。整体训练采用集中式训练、分布式执行的范式。

关键创新：CRONA的关键创新在于：1) 采用多智能体强化学习框架，将复杂的单体导航任务分解为多个简单智能体的协作任务；2) 引入控制相关的辅助信念，帮助智能体更好地理解环境和自身状态；3) 使用集中式多模态评论器，利用全局状态信息指导智能体的策略学习。

关键设计：CRONA的关键设计包括：1) 智能体的网络结构，通常采用轻量级的神经网络，如MLP或CNN；2) 辅助信念的表示方式，可以是向量或概率分布；3) 集中式评论器的网络结构，需要能够处理多模态输入和全局状态信息；4) 损失函数的设计，包括智能体的策略梯度损失和评论器的价值函数损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CRONA在视觉-声学导航任务中显著优于单智能体基线。具体而言，CRONA在导航成功率和导航效率方面均取得了显著提升。例如，在短程导航任务中，CRONA的成功率提升了XX%，导航时间缩短了YY%。此外，实验还验证了异构智能体协作的有效性，以及在大型复杂环境中需要更丰富的多模态感知和更高的模型容量。

🎯 应用场景

CRONA框架可应用于各种需要多模态信息融合的机器人导航任务，例如：家庭服务机器人、自动驾驶汽车、无人机等。通过利用视觉、听觉、激光雷达等多种传感器信息，CRONA可以提升机器人在复杂环境中的导航能力，使其更加安全、可靠。

📄 摘要（原文）

Robust embodied navigation relies on complementary sensory cues. However, high-quality and well-aligned multi-modal data is often difficult to obtain in practice. Training a monolithic model is also challenging as rich multi-modal inputs induce complex representations and substantially enlarge the policy space. Cross-modal collaboration among lightweight modality-specialized agents offers a scalable paradigm. It enables flexible deployment and parallel execution, while preserving the strength of each modality. In this paper, we propose \textbf{CRONA}, a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) framework for \textbf{Cro}ss-Modal \textbf{Na}vigation. CRONA improves collaboration by leveraging control-relevant auxiliary beliefs and a centralized multi-modal critic with global state. Experiments on visual-acoustic navigation tasks show that multi-agent methods significantly improve performance and efficiency over single-agent baselines. We find that homogeneous collaboration with limited modalities is sufficient for short-range navigation under salient cues; heterogeneous collaboration among agents with complementary modalities is generally efficient and effective; and navigation in large, complex environments requires both richer multi-modal perception and increased model capacity.