From Language to Navigation Goals: A Vision-Language Approach for Semantic Navigation of Mobile Robots Using RGB-D Perception

📄 arXiv: 2607.13624v1 📥 PDF

作者: Jose Martínez-Fajardo, Pablo Pueyo, Fernando Caballero, Luis Merino

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-07-15

备注: 8 pages, 7 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出语言驱动的导航框架以解决移动机器人导航问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自然语言处理 移动机器人 语义导航 RGB-D感知 ROS 2 人机交互 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有方法在将自然语言请求转化为导航动作时面临挑战，尤其是在复杂环境中。
  2. 论文提出的框架通过模块化ROS 2组件，将自然语言指令转化为导航目标，支持多种机器人平台。
  3. 实验结果显示，该系统能够有效理解用户请求并成功导航，展示了语义感知与自主导航的结合潜力。

📝 摘要（中文）

自然语言交互为非专业用户与机器人平台之间提供了一种直观的沟通方式。然而，将用户请求转化为可执行的导航动作仍然是一个挑战，涉及语言理解、环境感知和自主导航的整合。本文提出了一种语言驱动的导航框架，使移动机器人能够理解自然语言请求并自主导航至目标位置。该框架由模块化的ROS 2组件组成，能够将自然语言指令转化为导航动作。系统在模拟和真实场景中进行了评估，结果表明该框架能够成功解释直接命令和上下文请求，并生成有意义的自然语言反馈。代码将在论文接受后以开源形式发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决移动机器人如何将自然语言请求转化为可执行的导航动作的问题。现有方法在处理复杂环境和用户指令时存在局限性，难以实现高效的导航。

核心思路：论文的核心思路是通过一个语言驱动的框架，利用自然语言理解和RGB-D感知技术，将用户的自然语言指令转化为具体的导航目标。这样的设计使得机器人能够更直观地与用户交互。

技术框架：整体架构包括多个ROS 2模块，首先解析用户的自然语言请求，识别目标对象，然后利用RGB-D数据估计其位置，最后生成导航目标并通过ROS 2 Nav2导航栈执行。

关键创新：最重要的技术创新在于将语义感知与自主导航相结合，形成一个模块化的系统，能够处理多种类型的用户请求，提升了人机交互的直观性和有效性。

关键设计：系统设计中采用了ROS 2的模块化架构，关键参数包括自然语言处理模型和导航算法的配置，确保系统在不同机器人平台上的可移植性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，框架能够成功理解用户的直接命令和上下文请求，生成自然语言反馈，并有效导航至目标。使用TurtleBot3和Unitree Go2机器人进行的测试显示，系统在多种场景下均表现出色，提升了用户交互的直观性和导航的准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、服务机器人和工业自动化等场景。通过自然语言与机器人交互，用户能够更方便地指挥机器人完成任务，提升了人机协作的效率和体验。未来，该框架有望在更复杂的环境中得到应用，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Natural language interaction provides an intuitive way for non-expert users to communicate with robotic platforms. However, transforming user requests into executable navigation actions remains a challenging task, requiring the integration of language understanding, environment perception, and autonomous navigation. This work presents a language-driven navigation framework that enables mobile robots to interpret user requests in natural language to move the robot to a destination and autonomously navigate towards it. The framework is composed of modular ROS 2 components that cooperate to transform natural language instructions into navigation actions. Given a natural language request referring to a target in the environment (e.g., "go to the mail box"), the system identifies the referenced object, estimates its position using RGB-D data, and generates a navigation goal, which is then executed through the ROS 2 Nav2 navigation stack. The ROS 2-based implementation facilitates portability across different robotic platforms, requiring only the configuration of the corresponding topics and services. The system is evaluated in both simulation and real-world scenarios using a TurtleBot3 Waffle and a Unitree Go2 robot with a RealSense camera. Experimental results show that the framework successfully interprets both direct commands and contextual requests, generates meaningful natural-language feedback, and navigates towards the desired target. These results demonstrate the feasibility of combining semantic perception and autonomous navigation to provide an intuitive human-robot interaction paradigm. Code will be released as open source upon acceptance.