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作者：Yifan Xie, Binkai Ou, Fei Ma, and Yaohua Liu
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单位：西安交通大学，广东智能科学与技术研究院，BoardWare 信息系统有限公司，广东省人工智能与数字经济（深圳）实验室
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论文标题：Observation-Graph Interaction and Key-Detail Guidance for Vision and Language Navigation
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论文链接：https://www.arxiv.org/pdf/2503.11006
主要贡献
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提出了观察图交互模块（Observation-graph Interaction Module），通过解耦角度信息和视觉信息，并利用几何嵌入增强导航空间中的边表示，从而减少特征干扰并提升空间关系的理解能力。
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设计了关键细节引导模块（Key-Detail Guidance Module），动态提取指令中的细粒度位置和物体信息，实现更精确的视觉与语言对齐，帮助智能体更好地遵循复杂指令。
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在 R2R 和 RxR 数据集上的实验表明，OIKG 在多个评估指标上均达到了 最佳性能，验证了其在提升导航精度方面的有效性。
研究背景
视觉与语言导航（VLN）任务要求智能体根据自然语言指令在复杂环境中导航。该任务的核心挑战包括：
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跨模态对齐：智能体需要将视觉观察与语言指令进行有效结合，但现有方法往往无法很好地整合这两类信息，导致导航性能受限。
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细粒度信息利用不足：许多方法仅将指令作为一个整体处理，缺乏对指令中细粒度导航线索的提取和利用。
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路径规划的局限性：现有方法在处理视觉和角度信息时未充分考虑其特性差异，可能导致特征表示的干扰，影响路径规划的准确性。
研究方法
问题定义
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VLN 任务的目标是让智能体根据自然语言指令导航至目标位置。
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具体而言，智能体在离散环境中通过路径图（包含节点和边）进行导航，需要处理视觉信息并理解语言指令，最终在固定时间内到达目标位置。
模型架构
OIKG 框架的核心架构包括以下模块：
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观察特征提取：从全景视图中提取视觉特征。
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图结构构建：构建有向图结构，记录已访问节点及其连接关系。
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观察图交互模块：解耦视觉和角度信息，并通过几何嵌入增强图的边表示。
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关键细节引导模块：动态提取指令中的位置和物体细节，增强视觉与语言的对齐。
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候选节点选择：基于增强后的特征预测目标节点，并更新图结构。
观察图交互模块
该模块的核心功能是减少视觉和角度信息之间的干扰，并增强图的边表示：
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特征解耦：将观察特征分解为角度嵌入和视觉嵌入。
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几何嵌入：利用三角函数计算相对角度的差异，并将其嵌入到图的边表示中。
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边表示更新：通过 Transformer 解码器更新图的边特征，使智能体能够更好地理解空间关系。
关键细节引导模块
该模块通过动态提取指令中的细粒度信息来增强导航能力：
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细粒度信息提取：基于预定义的位置和物体词库，从指令中提取相关特征。
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交叉模态增强：通过交叉注意力机制将视觉特征与细粒度语言特征进行融合，生成增强后的特征。
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导航决策：基于增强后的特征计算候选节点的对齐分数，选择最优路径。
损失函数
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预训练阶段：使用掩码语言建模（MLM）作为预训练目标，学习文本与图特征的对齐。
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微调阶段：结合教师强制和学生强制策略，优化导航路径的准确性。
实验
实施细节
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框架：基于 PyTorch 实现，使用 NVIDIA A6000 GPU。
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优化器：AdamW，预训练学习率 2e-5，微调学习率 1e-5。
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数据集：R2R 和 RxR 数据集，包含多语言和复杂路径的导航任务。
R2R 数据集上的实验
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数据集特点：包含 10,800 个全景视图和 7,189 条轨迹，路径为最短路径。
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评估指标：轨迹长度（TL）、导航误差（NE）、成功率（SR）和路径长度加权的成功率（SPL）。
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实验结果：OIKG 在所有指标上均优于现有方法，特别是在 SPL 指标上表现突出。
RxR 数据集上的实验
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数据集特点：包含 126,000 条指令，路径更长且非最短路径，指令更复杂。
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评估指标：导航误差（NE）、成功率（SR）、归一化动态时间规整（nDTW）和成功率加权动态时间规整（sDTW）。
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实验结果：OIKG 在所有指标上均达到最佳性能，尤其是在更具挑战性的 RxR 数据集上表现出色。
消融研究
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实验设置：在 R2R 验证未见集合上进行。
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关键结论：每个模块（如特征解耦、几何嵌入、位置细节和物体细节）均对性能提升有显著贡献，且不会显著增加推理时间。
结论与未来工作
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结论：
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OIKG 通过观察图交互和关键细节引导模块，有效解决了现有方法在视觉与语言导航中的不足。
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实验结果表明，该方法在多个数据集和指标上均优于现有技术，为未来视觉与语言导航任务的研究提供了新的方向。
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未来工作：
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多模态融合：结合其他模态（如语音、触觉）以增强智能体的感知能力。
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跨语言导航：扩展到更多语言，提升模型的通用性。
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复杂环境中的导航：在更具挑战性的环境中验证模型的鲁棒性。
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