Talk2Escape: Conversational Grounding for Vision-and-Language Navigation
作者: Zerui Li, Sihao Lin, Yanyan Shao, Jiwen Zhang, Xiangyu Shi, Shijie Li, Qi Wu
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2026-09-23
备注: IROS 2026
💡 一句话要点
提出Talk2Escape以解决视觉语言导航中的错误恢复问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言导航 对话干预 闭环交互 导航鲁棒性 机器人导航 主动学习 多模态融合
📋 核心要点
- 现有的视觉语言导航方法在面对感知混淆和传感器噪声时，缺乏有效的错误恢复机制，导致任务失败。
- 本文提出的Talk2Escape框架通过对话干预将导航过程转变为闭环交互，实时监测并纠正代理的导航轨迹。
- 实验结果显示，Talk2Escape在R2R-CE数据集上取得了66.0%的成功率，超越了当前的监督和零样本方法。
📝 摘要（中文）
尽管视觉语言导航（VLN）取得了显著成功，但现有的单轮对话模式存在根本性脆弱性：代理以严格的开放循环方式操作。实际中，感知混淆、传感器噪声和里程计漂移等因素会导致小偏差随时间累积，常常导致灾难性的任务失败。为了解决这一问题，本文提出了Talk2Escape，一个主动且模型无关的对话干预框架，将导航重新构建为一个闭环交互过程。其核心是一个轻量级的视觉语言模块，持续监测代理的运动状态，并在检测到局部循环或严重轨迹偏离时，将原始自我中心观察转化为简洁的、有根据的查询，以从算法预言机或人类参与者那里请求针对性的纠正反馈。大量在高保真模拟器中的评估表明，Talk2Escape在不同基础代理上表现出一致的改进。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视觉语言导航中的错误恢复问题，现有方法在面对感知混淆和传感器噪声时，无法有效应对轨迹偏差，导致任务失败。
核心思路：Talk2Escape框架通过主动对话干预，将导航过程视为一个闭环交互，实时监测代理的运动状态，并在必要时请求纠正反馈，从而提高导航的鲁棒性。
技术框架：该框架包括一个轻量级的视觉语言模块，负责监测代理的运动状态，并在检测到问题时生成查询，向算法预言机或人类参与者请求反馈。
关键创新：Talk2Escape的核心创新在于将导航过程转变为闭环交互，允许代理在导航过程中主动寻求反馈，而不是被动执行任务，这与现有方法的开放循环模式形成鲜明对比。
关键设计：框架中的视觉语言模块采用轻量级设计，能够快速处理自我中心观察，并生成简洁的查询，确保实时性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在R2R-CE数据集上，Talk2Escape实现了66.0%的成功率，显著超越了当前的监督和零样本方法，展示了其在多种基础代理上的一致性改进，证明了主动对话干预在导航中的有效性。
🎯 应用场景
Talk2Escape的研究成果在机器人导航、智能家居和自动驾驶等领域具有广泛的应用潜力。通过提高导航系统的鲁棒性，该框架能够显著提升机器人在复杂环境中的自主导航能力，减少任务失败的风险，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
While Vision-and-Language Navigation (VLN) has demonstrated remarkable success, the prevailing single-turn paradigm exposes a fundamental vulnerability: agents operate in a strictly open-loop manner. In practice, factors such as perceptual aliasing, sensor noise, and odometry drift can cause minor deviations to accumulate over time, often leading to catastrophic mission failures with no built-in mechanism for error recovery. To address this, we introduce \textit{Talk2Escape}, a proactive and model-agnostic dialogue intervention framework that reframes navigation as a closed-loop interactive process. At its core, a lightweight vision-language module continuously monitors agent kinematics. Upon detecting localized looping or severe trajectory divergence, it translates raw egocentric observations into concise, grounded queries to solicit targeted corrective feedback from either an algorithmic oracle or a human-in-the-loop. Extensive evaluations in high-fidelity simulators, including R2R-CE, RxR-CE, and VLNVerse, demonstrate that \textit{Talk2Escape} exhibits consistent improvements across diverse base agents. Empirically, \textit{Talk2Escape} achieves a 66.0\% Success Rate on R2R-CE, outperforming the current supervised and zero-shot state-of-the-art methods. We further validate its sim-to-real transfer on a Unitree Go2 quadruped, proving that proactive dialogue drastically improves navigation robustness in physical environments.