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VLN论文复现——VLFM（ICRA最佳论文）

从零开始复现 VLFM

VLFM论文依赖于habitat模拟器，通过 introduction（语言）和环境交互（Vision and Action）完成指定的导航任务。本文主要记录博主如何从零开始复现 VLFM模型。

一、habitat模拟器安装

Habitat 是一个具体人工智能研究平台，包括：

Habitat-Sim：一种灵活的高性能 3D 模拟器，具有可配置代理、多个传感器和通用 3D 数据集处理（内置对 MatterPort3D、 Gibson和其他数据集的支持）。
Habitat-Sim 通常与 Habitat-Lab一起使用，Habitat-Lab 是一个模块化高级库，用于嵌入式 AI 中的端到端实验 - 定义具身 AI 任务（例如导航、指令跟踪、问答）、训练代理（通过模仿或强化学习，或者像经典的 SensePlanAct 管道那样根本不学习），并使用标准指标对定义的任务的性能进行基准测试。

Habitat Lab：用于具身智能端到端开发的模块化高级库 - 定义嵌入式人工智能任务（例如导航、指令遵循、问答）、配置嵌入式代理（物理形式、传感器、功能）、训练这些代理（通过模仿或强化学习，或者像经典 SLAM 那样根本不学习），并使用标准指标在定义的任务上对他们的表现进行基准测试。

综上，我们需要下载这两样东西。

habitat-sim官方地址：https://github.com/facebookresearch/habitat-sim

habitat-lab官方地址：https://github.com/facebookresearch/habitat-lab

本人模拟器的安装都是根据官方给的README.md文件进行的，以及结合github上issues。

这里我们按照论文要求使用 habitat0.2.4 版本：

1. 准备conda环境：

   假设您已经安装了conda，让我们准备一个 conda 环境：

   # We require python>=3.9 and cmake>=3.14
   conda create -n habitat python=3.9 cmake=3.14.0
   conda activate habitat
   

   我们按照官方给的进行就行。

2. conda 安装habitat-sim：

   安装带物理引擎（withbullet）且无头（headless）的habitat-sim，这里本人我是在远程服务器且没有显示器的情况下安装的：

   conda install habitat-sim=0.2.4 withbullet -c conda-forge -c aihabitat
   

   别的情况请按照官方给的案例操作进行，我这里只针对远程服务器且没有显示的情况下。

3. 下载habitat使用的3D场景数据集：

   3.1 下载（测试）3D场景

   python -m habitat_sim.utils.datasets_download --uids habitat_test_scenes --data-path /path/to/data/
   

   /path/to/data/ ==> 这里替换成你自己的路径。

   3.2 下载示例对象

   python -m habitat_sim.utils.datasets_download --uids habitat_example_objects --data-path /path/to/data/
   

   /path/to/data/ ==> 这里替换成你自己的路径。

   重点来了：到这里可能有人远程服务器上下载不了数据集，我这里给大家提供有效可行的方法：

   1. 首先，我们先win+r 输入cmd 启动windows终端，输入指令ipconfig查看我们的ipv4地址（这些操作都是在我们自己的电脑上进行的）

   

   2. 使用clash，打开局域网连接，记住这里的clash端口号是7890（默认）

3. 之后我们使用MobaXterm或者finalshell去连接我们的远程服务器，然后终端中输入以下的指令：

export https_proxy=http://你的ipv4地址:7890

之后你下载数据集服务器就可以访问外网了。

4. 交互式测试

   这里我们按照官网进行测试的话，大家应该也会遇到这样的错误：

   #C++
   # ./build/viewer if compiling locally
   habitat-viewer /path/to/data/scene_datasets/habitat-test-scenes/skokloster-castle.glb#Python
   #NOTE: depending on your choice of installation, you may need to add '/path/to/habitat-sim' to your PYTHONPATH.
   #e.g. from 'habitat-sim/' directory run 'export PYTHONPATH=$(pwd)'
   python examples/viewer.py --scene /path/to/data/scene_datasets/habitat-test-scenes/skokloster-castle.glb
   

   如果选择的是没有headless进行安装的话：

   EGL: Failed to get EGL display: Success
   Platform::GlfwApplication::tryCreate(): cannot create a window with core OpenGL context, falling back to compatibility context
   EGL: Failed to get EGL display: Success
   Platform::GlfwApplication::tryCreate(): cannot create a window with OpenGL contextMay I ask how to solve this problem? Could you please tell me that this problem has been bothering me for a long time, thank you very much.
   

   如果选择的是有headless进行安装的话：

   when i run the command:
   python examples/viewer.py --scene /path/to/data/scene_datasets/habitat-test-scenes/skokloster-castle.glb
   there will be an error:
   Traceback (most recent call last):
   File "/data/nvme2/dky/lc/habitat-sim/examples/viewer.py", line 19, in
   from magnum import shaders, text
   ImportError: cannot import name 'text' from 'magnum' (/XX/miniconda3/envs/habitat/lib/python3.9/site-packages/magnum/init.py)
   

   如果遇到这两个问题直接选择忽视就行，因为我也没有解决。

   如果遇到缺包或者版本不对的情况，我建议直接把错误复制给deepseek或者chatgpt去解决，这里我不会细讲。其他的情况就具体去看habitat-sim官方github上的issues去查阅吧

5. 上面安装的是habitat-sim环境，之后我们再安装habitat-lab环境

   在这之前我们先把habitat-sim和habitat-lab的官方代码复制到我们服务器上，这里我建议不git clone 直接去官方去下载，因为我们要下载对应版本的（0.2.4），找到0.2.4的版本下载。habitat-sim同理

​

之后运行下面的指令在服务器上：

cd habitat-lab
pip install -e habitat-lab  # install habitat_lab
pip install -e habitat-baselines # install habitat_baselines

之后你就pip list检查下 habitat-lab habitat-baselines habitat-sim 这三个包是不是0.2.4版本的

下载用于测试场景的点目标导航剧集：（为什么没有下载下载（测试）3D场景，因为上面我们已经下载了）

python -m habitat_sim.utils.datasets_download --uids habitat_test_pointnav_dataset --data-path data/

6. 非交互式测试

python examples/example.py

打印输出有这个就行，就算安装成功：

Agent acting inside environment.
Episode finished after 200 steps.

综上，我们就实现了habitat-sim和habitat-lab的环境安装了。

大的来了！！！！

二、habitat模拟器安装

上面我们已经创建了一个habitat的conda环境，所以之后的操作我们都在这个环境下进行。

conda_env_name=vlfm  #  这些操作都不要
conda create -n $conda_env_name python=3.9 -y  #  这些操作都不要
conda activate $conda_env_name  #  这些操作都不要
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install git+https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO.git@eeba084341aaa454ce13cb32fa7fd9282fc73a67 salesforce-lavis==1.0.2  # git的下载按照我上面clash的配置就能正常下载

安装完上面的依赖库之后我们pip list就能看到groundingdino这个版本号0.1.0

如果您正在使用habitat并正在进行模拟实验，请使用以下命令将此repo安装到您的环境中：

cd vlfm # 先进入到vlfm这个目录里
pip install -e . # 这个指令其实就是运行setup.py文件，去下载相对应的依赖

这里为什么我运行**pip install -e .**没有和官方的一样，因为我们前面已经安装好了habitat环境。

这个是pyproject.toml正确配置的：

注意在下载vlfm的环境依赖时也要实时开着clash，因为他也会下载一些git来的项目，做完上述操作，就执行下面：

git clone [e-mail]:WongKinYiu/yolov7.git

有些你没有的文件是因为我这个是已经运行完成之后的配置了，你只需要关注有没有git clone yolov7这个项目下来到vlfm这个目录里。

下载HM3D数据集了

首先，安装时设置以下变量（不需要放入.bashrc中）：

MATTERPORT_TOKEN_ID=<FILL IN FROM YOUR ACCOUNT INFO IN MATTERPORT> # 需要你去MATTERPORT官网去申请
MATTERPORT_TOKEN_SECRET=<FILL IN FROM YOUR ACCOUNT INFO IN MATTERPORT> # 需要你去MATTERPORT官网去申请
DATA_DIR=</path/to/vlfm/data> 你保存数据集的文件路径（这个只是过渡用的）# Link to the HM3D ObjectNav episodes dataset, listed here:
# https://github.com/facebookresearch/habitat-lab/blob/main/DATASETS.md#task-datasets
# From the above page, locate the link to the HM3D ObjectNav dataset.
# Verify that it is the same as the next two lines.
HM3D_OBJECTNAV=https://dl.fbaipublicfiles.com/habitat/data/datasets/objectnav/hm3d/v1/objectnav_hm3d_v1.zip

这里我直接把我自己给你们也行：MATTERPORT_TOKEN_ID= 77107088c97315a0

MATTERPORT_TOKEN_SECRET=caa9f0e19d6dac735b988215198d93c3

# Download HM3D 3D scans (scenes_dataset)
python -m habitat_sim.utils.datasets_download \--username $MATTERPORT_TOKEN_ID --password $MATTERPORT_TOKEN_SECRET \--uids hm3d_train_v0.2 \--data-path $DATA_DIR &&
python -m habitat_sim.utils.datasets_download \--username $MATTERPORT_TOKEN_ID --password $MATTERPORT_TOKEN_SECRET \--uids hm3d_val_v0.2 \--data-path $DATA_DIR &&# Download HM3D ObjectNav dataset episodes
wget $HM3D_OBJECTNAV &&
unzip objectnav_hm3d_v1.zip &&
mkdir -p $DATA_DIR/datasets/objectnav/hm3d  && # 注意更改自己文件目录 我的是保存到 vlfm/data下面
mv objectnav_hm3d_v1 $DATA_DIR/datasets/objectnav/hm3d/v1 && # 注意更改自己文件目录 我的是保存到 vlfm/data下面
rm objectnav_hm3d_v1.zip

MobileSAM、GroundingDINO 和 PointNav 的权重必须保存到此data/目录中。权重可从以下链接下载：

• mobile_sam.pt: https://github.com/ChaoningZhang/MobileSAM
• groundingdino_swint_ogc.pth：https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO
• yolov7-e6e.pt：https://github.com/WongKinYiu/yolov7
• pointnav_weights.pth：包含在数据子目录中

这个就自己下吧路径都对。最终结果和我上面的图片一致就行

上述就是完成了数据集的下载，正常不会遇到问题，至少我没有。

要运行评估，必须先在后台加载各种模型。只需运行以下命令即可完成一次：

./scripts/launch_vlm_servers.sh

（您可能需要chmod +x先运行此文件。）此命令将创建一个 tmux 会话，该会话将开始加载用于 VLFM 的各种模型并通过 提供服务flask。完成后，请务必终止 tmux 会话以释放您的 GPU。

你在运行这个指令后，也会下载很多外网的项目依赖，还是要挂着clash进行就可以。

注意这里可能会遇到这个问题：

系统中缺少 GLIBCXX_3.4.29 版本的 C++ 标准库 (libstdc++.so.6)，导致无法加载 kiwisolver 模块（matplotlib 的依赖项）。

# 先运行这个，查找你有没有 C++ 标准库
find /data/home/2024/zhanglongjia/anaconda3 -name libstdc++.so.6*
# 之后运行这个看你有没有GLIBCXX_3.4.29
strings /data/home/2024/zhanglongjia/anaconda3/envs/habitat/lib/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX

这里可以看到我的系统里是有的（至于你们系统有没有我就不知道了，我觉得系统本身就有，只是没有export出去），系统环境中没有

所以我们执行这个就行：

export LD_LIBRARY_PATH=/data/home/2024/zhanglongjia/anaconda3/envs/habitat/lib

之后运行./scripts/launch_vlm_servers.sh就能成功了。其余的问题都是下载的问题，你正确配置好clash就没问题。

运行以下命令在 HM3D 数据集上进行评估：

python -m vlfm.run \habitat_baselines.evaluate=True \habitat_baselines.eval.video_option="[disk]" 

运行这个指令就能在headless下保存运行结果的视频了，下面是我跑实验成功的截图（只是评估）