探索具身导航的未来：三维场景理解的突破与应用

新加坡国立大学计算机学院博士生王子涵主讲~

原标题：CVPR具身智能视觉语言导航RxR竞赛冠军方案一作开讲！主讲具身导航中的三维场景理解 | 讲座预告
文章来源：智猩猩GenAI
内容字数：4041字

具身导航中的三维场景理解

具身智能体的视觉导航能力是实现智能体在复杂环境中自主行动的重要基础。近年来，基于开放域语言指令的视觉语言导航任务逐渐成为研究的热点，因其在实际应用中的挑战性和价值巨大。本文将重点介绍相关研究成果，尤其是在三维环境表征和理解方面的进展。

1. 具身导航的核心难点与基础方法介绍

具身导航面临诸多挑战，包括理解单个物体、物体间关系以及空间布局。这要求智能体能够实时更新环境表征，并与语言指令进行有效对齐。传统方法如低噪声点云的3D Visual Grounding在复杂环境中效果有限，因此需要创新的解决方案。

2. 动态构建地图表征方法GridMM

中科院计算所与新加坡国立大学的研究团队提出了GridMM，这是一种动态构建与语言指令细粒度对齐的网格记忆地图。GridMM通过将智能体观察到的视觉特征映射到俯视角网格地图，并在每个网格区域内与导航指令进行语义关联，从而实现环境表征的实时更新。该方法在ICCV 2023上获得认可，并成为CVPR 2023 Embodied AI视觉语言导航RxR竞赛的冠军方案。

3. 基于特征场的导航前瞻探索策略HNR

另一项重要进展是HNR（Lookahead Exploration with Neural Radiance Representation），这是第一个可用于视觉语言导航的可泛化特征场。HNR通过将历史观察的视觉特征映射到三维空间，并利用体积渲染解码与CLIP语义空间对齐的新视角表征，显著提高了智能体的导航规划能力。相关成果在CVPR 2024 Highlight中得到展示。

4. 视觉语言导航的Sim-to-Real部署

面对现实环境中机器人仅配备单目相机的挑战，VLN-3DFF提出了一种新的Sim-to-Real方案，该方案通过3D特征场构建高性能的单目视觉语言导航模型。该模型能够通过语义地图预测全景范围的可导航候选点，成功率提升超过6%。相关论文将在CoRL 2024中发表。

5. 利用3D语言数据训练层次化特征场提升机器人导航能力

3D-LF是一个重要的研究成果，它通过大规模3D-Language数据训练层次化特征场，实现了对物体、关系和环境布局的多层级语义表征。这项研究不仅提升了视觉语言导航的性能，也验证了3D语言特征场在具身任务中的应用价值。

综上所述，具身导航领域的研究进展为智能体的自主导航能力提供了新的方法和思路，尤其是在三维环境的理解和表征方面。未来的研究将继续探索如何将这些技术有效应用于真实世界的场景中，以推动具身智能的实际应用。

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作者简介：智猩猩旗下矩阵账号之一，聚焦大模型开启的通用人工智能浪潮。