视觉-语言导航（VLN）作为具身智能领域的前沿研究方向，旨在开发能够根据自然语言指令在物理环境中导航的智能体。然而，传统的VLN系统在模拟环境中表现优异，却在现实场景中面临巨大挑战。NeurIPS 2024精选论文《人类感知视觉语言导航：具有动态人机交互的导航任务》通过引入动态人机交互，为这一领域带来了突破性进展。
动态人机交互：填补现实与模拟的鸿沟
传统VLN系统通常依赖于静态环境和全景视图，这些假设在现实场景中难以成立。为了缩短模拟与现实之间的差距，研究团队提出了一种非静态的导航任务，将人类活动纳入导航场景。通过创建人类感知3D（HA3D）模拟器，研究团队开发了一个包含145个人类活动描述和435个三维人体动作模型的数据集，扩展了Room-to-Room（R2R）数据集，并建立了人类感知的R2R数据集（HA-R2R）。
这种动态人机交互的设计使VLN系统能够更好地适应现实世界的复杂性和不可预测性，为具身智能的实际应用奠定了坚实基础。
新型导航agent：VLN-CM与VLN-DT
研究团队开发了两种新型导航agent：
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VLN-CM：专家监督的跨模态agent，通过多模态信息融合实现精准导航。
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VLN-DT：非专家监督的决策agent，通过随机轨迹训练实现与专家监督方法相当的性能。
在真实世界中的测试结果表明，VLN-DT在仅使用随机轨迹进行训练的情况下，依然能够实现高效的导航任务。这一成果为未来开发更灵活、适应性更强的导航系统提供了重要参考。
多专家讨论框架：提升导航性能的新范式
另一项相关研究提出了“多专家讨论框架”，通过引入多个领域专家（如指令分析专家、视觉感知专家、完成度估计专家等），导航智能体可以在每一步行动前与专家进行讨论，以收集必要的信息。这种框架不仅提升了导航系统的性能，还增强了其在复杂环境中的鲁棒性。
未来展望：具身智能的现实应用
随着动态人机交互和多专家讨论框架的引入，VLN系统在现实场景中的应用潜力得到了显著提升。未来的研究方向包括：
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进一步优化HA3D模拟器，以更真实地模拟人类活动。
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探索多模态信息的深度融合，提高导航系统的感知与决策能力。
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开发更灵活的导航agent，使其能够适应更多样化的现实场景。
结语
人类感知视觉语言导航的研究为具身智能领域开辟了新的方向。通过动态人机交互和多专家讨论框架，VLN系统在现实场景中的性能得到了显著提升。这一成果不仅填补了真实世界导航研究的缺失，也为未来具身智能的实际应用提供了重要基础。
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