Deploying Foundation Models for Embodied Navigation
作者: Vishnu Sashank Dorbala, Dinesh Manocha
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-22
💡 一句话要点
提出基于基础模型的导航方法以解决个性化与记忆管理问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 基础模型 具身导航 个性化 记忆管理 交通感知规划 智能代理 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的基础模型在个性化和长时间任务中的表现不佳，限制了其在具身导航中的应用。
- 论文提出通过人类习惯数据预处理基础模型和使用记忆头增强技术来解决上述问题。
- 实验结果表明，TAP方法在个性化目标寻找中提升了18%，而MemCtrl在长指令任务中提升了20%。
📝 摘要（中文）
本文提出并解决了在具身导航中部署基础模型（FMs）所面临的两个问题：1）基础模型的训练偏差导致在未见环境中的个性化效果差；2）基础模型的上下文长度有限，尤其在长时间任务中表现不佳。针对第一个问题，本文通过从场景中挖掘人类习惯数据来对基础模型进行预处理；针对第二个问题，提出了一种新颖的“记忆头”增强技术以实现主动记忆管理。我们首先对现有文献进行了分类，强调了这些局限性，随后介绍了我们的解决方案，包括交通感知规划（TAP）和记忆控制（MemCtrl）。在实验中，TAP在实验室环境中使用Turtlebot进行个性化目标寻找，平均提升了18%；而MemCtrl在各种具身任务中平均提升了6%，在长指令子集上提升了20%，且使用的上下文几乎是基线模型的一半。基于这些结果，我们探讨了基础模型具身代理在现实环境中的可部署性，并指出了未来的研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决基础模型在具身导航中面临的个性化不足和上下文长度限制的问题。现有方法在未见环境中表现不佳，且在长时间任务中难以保持有效的上下文信息。
核心思路：为了解决个性化问题，本文通过挖掘人类习惯数据来对基础模型进行预处理；而针对上下文长度限制，提出了一种新颖的“记忆头”增强技术，以实现主动记忆管理，从而提高模型在长时间任务中的表现。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：交通感知规划（TAP）和记忆控制（MemCtrl）。TAP负责个性化目标寻找，而MemCtrl则通过优化记忆管理来提升任务执行效果。
关键创新：本文的主要创新在于提出了“记忆头”增强技术，这一设计使得模型能够在长时间任务中有效管理和利用上下文信息，显著提升了任务完成率。
关键设计：在实验中，TAP和MemCtrl的设计中采用了特定的参数设置和损失函数，以确保模型在个性化和记忆管理方面的有效性。具体细节包括对上下文信息的动态调整和对人类习惯数据的有效整合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，TAP方法在个性化目标寻找中实现了18%的性能提升，而MemCtrl在各种具身任务中平均提升了6%，在长指令子集上更是达到了20%的提升，且使用的上下文量几乎是基线模型的一半，展现了显著的效率与效果。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶车辆和家庭助理等具身代理系统。通过提高基础模型在复杂环境中的个性化和记忆管理能力，能够显著提升这些系统的实用性和用户体验，推动智能代理在现实世界中的广泛应用。
📄 摘要（原文）
We present and tackle two problems associated with deploying Foundation Models (FMs) on Embodied Agents performing navigation: 1) Training bias in FMs leading to poor personalization in unseen environments, and 2) Limited FM context length hindering success, especially on long horizon tasks. Our solution for the former involves priming the FM with human-habit data mined from the scene and our solution for the latter involves active memory management via a novel `memory head' augmentation. We first present a taxonomy of existing literature on FM-based Embodied Navigation, and highlight these limitations. We then present our approaches, Transit-Aware Planning (TAP) and MemCtrl to address the limitations. With TAP, we present real-world results in a lab environment with a Turtlebot for personalized target finding that shows an average improvement of 18% over a non-TAP baseline. On MemCtrl, we report a 6% average improvement across various embodied tasks, with 20% on long instruction subsets, all while using nearly half the context used in the baseline model. Motivated by these result, we present our stance the deployability of FM-based embodied agents in real-world environments, and highlight open research directions.