CLUE: Adaptively Prioritized Contextual Cues by Leveraging a Unified Semantic Map for Effective Zero-Shot Object-Goal Navigation

📄 arXiv: 2605.19206v1 📥 PDF

作者: Taeyun Kim, Alvin Jinsung Choi, Dasol Hong, Hyun Myung

分类: cs.RO

发布日期: 2026-05-19

备注: 8 pages, 5 figures

💡 一句话要点

CLUE：利用统一语义地图自适应地调整上下文线索优先级，实现有效的零样本目标导航

🎯 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: 零样本目标导航 上下文线索 大型语言模型 语义地图 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有零样本目标导航方法未能区分不同目标与房间或物体上下文的关联强度，导致探索效率低下。
  2. CLUE利用大型语言模型提取常识知识，自适应地平衡房间和物体上下文线索，构建统一语义地图。
  3. 实验结果表明，CLUE在模拟和真实环境中均优于现有方法，显著提升了导航成功率和效率。

📝 摘要（中文）

零样本目标导航(ZSON)是机器人领域一个具有挑战性的问题，它需要对语言和视觉观察进行全面的理解。来自房间和物体的上下文线索至关重要，但它们的相对重要性取决于目标：一些物体与特定的房间类型紧密相连，而另一些物体则可以通过附近共存的物体更好地预测。现有方法忽略了这种区别，导致低效和不准确的探索。我们提出了CLUE，一种新颖的导航框架，它通过利用从离线大型语言模型(LLM)中提取的常识知识，自适应地平衡上下文房间和物体的使用。通过使用LLM估计目标与房间类型的关联，智能体优先考虑可预测物体的房间线索，以及房间关联较弱的物体的物体线索。我们的框架构建了一个统一的语义值地图，该地图集成了两种类型的上下文信息，并通过目标的模糊性自适应地加权，以指导探索。结合多视点验证和受上下文线索启发的探索策略，CLUE实现了稳健而高效的导航。在模拟和真实部署中的大量实验表明，我们的方法在成功率(SR)和路径长度加权成功率(SPL)方面始终优于最先进的基线，证明了其在真实导航任务中的有效性和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本目标导航（ZSON）问题，即在没有见过目标物体的情况下，让机器人根据语言指令找到目标物体。现有方法的痛点在于，它们通常平等地对待所有上下文信息（例如房间类型和物体），而忽略了不同目标物体与不同上下文信息之间存在强弱关联。例如，某些物体（如床）与特定房间类型（如卧室）强相关，而另一些物体（如书）则更多地依赖于周围的物体（如书架）。这种忽略导致了探索效率低下和导航精度降低。

核心思路：CLUE的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的常识知识，自适应地调整不同上下文线索（房间类型和物体）的优先级。对于与特定房间类型强相关的目标物体，优先考虑房间线索；对于与房间类型关联较弱的目标物体，则优先考虑物体线索。通过这种方式，智能体可以更有效地利用上下文信息，从而提高导航效率和成功率。

技术框架：CLUE的整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM知识提取模块：利用LLM提取目标物体与房间类型之间的关联强度。2) 统一语义地图构建模块：构建一个统一的语义值地图，该地图集成了房间类型和物体两种上下文信息，并根据LLM提取的关联强度进行自适应加权。3) 多视点验证模块：利用多视点信息来验证当前位置是否接近目标物体。4) 上下文驱动的探索策略模块：根据统一语义地图中的信息，指导智能体进行探索。

关键创新：CLUE最重要的技术创新点在于其自适应地平衡不同上下文线索的能力。与现有方法不同，CLUE能够根据目标物体的特性，动态地调整房间类型和物体线索的权重，从而更有效地利用上下文信息。这种自适应性使得CLUE在面对不同类型的目标物体时，都能够保持较高的导航性能。

关键设计：CLUE的关键设计包括：1) 使用LLM（具体使用哪个LLM未知）来提取目标物体与房间类型之间的关联强度，并将其作为权重来调整房间类型和物体线索的重要性。2) 构建统一语义地图，将房间类型和物体信息整合到一个地图中，方便智能体进行导航。3) 设计了一种上下文驱动的探索策略，该策略根据统一语义地图中的信息，指导智能体选择下一步的行动。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CLUE在模拟和真实环境中的实验结果均优于现有方法。在模拟环境中，CLUE在成功率(SR)和路径长度加权成功率(SPL)方面均取得了显著提升。在真实环境中，CLUE也表现出良好的泛化能力，证明了其在实际应用中的潜力。具体提升数据未知，但摘要强调了“consistently outperforms state-of-the-art baselines”。

🎯 应用场景

CLUE在机器人导航领域具有广泛的应用前景，可用于家庭服务机器人、仓储机器人、自动驾驶等场景。通过提升机器人在复杂环境中的导航能力，可以提高服务效率和用户体验。未来，该研究可进一步扩展到更复杂的任务，例如多目标导航、人机协作等。

📄 摘要（原文）

Zero-shot object-goal navigation (ZSON) is a challenging problem in robotics that requires a comprehensive understanding of both language and visual observations. Contextual cues from rooms and objects are critical, but their relative importance depends on the target: some objects are strongly tied to specific room types, while others are better predicted by nearby co-located objects. Existing methods overlook this distinction, leading to inefficient and inaccurate exploration. We present CLUE, a novel navigation framework that adaptively balances the use of contextual rooms and objects by leveraging commonsense knowledge extracted from an offline large language model (LLM). By estimating a target's association with room types using LLM, the agent prioritizes room cues for predictable objects and object cues for those with weak room associations. Our framework constructs a unified semantic value map that integrates both types of contextual information, adaptively weighted by the target's ambiguity to guide exploration. Combined with multi-viewpoint verification and an exploration strategy informed by contextual cues, CLUE achieves robust and efficient navigation. Extensive experiments in simulation and real-world deployments show that our method consistently outperforms state-of-the-art baselines in both success rate (SR) and success weighted by path length (SPL), demonstrating its effectiveness and practicality for real-world navigation tasks.