VLN-R1 – 港大聯(lián)合上海AI lab推出的具身智能框架

VLN-R1，由香港大學(xué)與上海人工智能實(shí)驗(yàn)室攜手打造，是一個(gè)革新性的具身智能框架。它巧妙地運(yùn)用大型視覺語言模型（LVLM），將第一人稱視角下的視頻流轉(zhuǎn)化為流暢的導(dǎo)航指令。該框架基于Habitat 3D模擬器構(gòu)建了VLN-Ego數(shù)據(jù)集，并采用長短期記憶采樣策略，精妙地平衡了歷史信息與即時(shí)觀測。VLN-R1通過兩階段訓(xùn)練：監(jiān)督微調(diào)（SFT）與強(qiáng)化微調(diào)（RFT），在VLN-CE基準(zhǔn)測試中展現(xiàn)出卓越性能，證明了LVLM在具身導(dǎo)航領(lǐng)域的強(qiáng)大潛力。

VLN-R1：開啟智能導(dǎo)航新篇章

VLN-R1，這款由香港大學(xué)與上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合研發(fā)的創(chuàng)新型具身智能框架，正引領(lǐng)著智能導(dǎo)航領(lǐng)域的新潮流。它以大型視覺語言模型（LVLM）為核心，能夠直接將第一人稱視角下的視頻流轉(zhuǎn)化為連續(xù)的導(dǎo)航動(dòng)作，從而實(shí)現(xiàn)智能體在復(fù)雜環(huán)境中的自主移動(dòng)。

核心特性：功能一覽

• 無縫環(huán)境導(dǎo)航：告別了對預(yù)定義節(jié)點(diǎn)的依賴，VLN-R1能引導(dǎo)智能體在廣闊的3D空間中穿梭，實(shí)現(xiàn)真正的連續(xù)導(dǎo)航。
• 精準(zhǔn)動(dòng)作生成：它能生成四種基礎(chǔ)動(dòng)作指令，包括“前進(jìn)”、“左轉(zhuǎn)”、“右轉(zhuǎn)”和“停止”，從而實(shí)現(xiàn)對導(dǎo)航的精細(xì)控制。
• 高效數(shù)據(jù)利用：通過監(jiān)督微調(diào)（SFT）和強(qiáng)化微調(diào)（RFT）相結(jié)合的訓(xùn)練方式，VLN-R1能夠在有限的數(shù)據(jù)集下實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練，顯著提升導(dǎo)航性能。
• 靈活跨域適應(yīng)：得益于強(qiáng)化微調(diào)（RFT）的強(qiáng)大能力，即使面對全新的導(dǎo)航任務(wù)或環(huán)境，VLN-R1也能迅速適應(yīng)，即使僅有少量數(shù)據(jù)也能保持出色的表現(xiàn)。
• 深度任務(wù)理解：采用了時(shí)間衰減獎(jiǎng)勵(lì)（TDR）機(jī)制，優(yōu)化了對多步未來動(dòng)作的預(yù)測，從而顯著增強(qiáng)了長期導(dǎo)航的穩(wěn)定性。

技術(shù)剖析：深入了解VLN-R1

• 數(shù)據(jù)基石：VLN-Ego數(shù)據(jù)集：該數(shù)據(jù)集基于Habitat 3D模擬器構(gòu)建，包含了第一人稱視角下的視頻流以及對應(yīng)的未來動(dòng)作預(yù)測，為模型訓(xùn)練提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持。
• 時(shí)間序列處理：長短期記憶采樣：在處理視頻輸入時(shí)，運(yùn)用長短期記憶采樣策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整歷史幀與實(shí)時(shí)信息的權(quán)重，確保模型既能關(guān)注短期關(guān)聯(lián)，又能捕捉長期上下文信息。
• 動(dòng)作對齊：監(jiān)督微調(diào)（SFT）：通過最小化模型預(yù)測文本與專家演示文本之間的差異，使模型的動(dòng)作序列預(yù)測與真實(shí)動(dòng)作保持一致，確保模型能準(zhǔn)確理解指令并生成相應(yīng)的動(dòng)作。
• 長期優(yōu)化：強(qiáng)化微調(diào)（RFT）：基于組相對策略優(yōu)化（GRPO）的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，利用時(shí)間衰減獎(jiǎng)勵(lì)（TDR）機(jī)制，對多步未來動(dòng)作的預(yù)測進(jìn)行評估和優(yōu)化，從而提升模型在長期導(dǎo)航任務(wù)中的性能。
• 核心引擎：大型視覺語言模型（LVLM）：VLN-R1的核心在于采用了先進(jìn)的LVLM，例如Qwen2-VL，它能夠處理視覺和語言輸入，實(shí)現(xiàn)從第一人稱視頻流到導(dǎo)航動(dòng)作的直接映射，從而增強(qiáng)模型的泛化能力和適應(yīng)性。

歡迎探索：項(xiàng)目資源

• 項(xiàng)目官網(wǎng)：https://vlnr1.github.io/
• GitHub倉庫：https://github.com/Qi-Zhangyang/GPT4Scene-and-VLN-R1
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2506.17221

應(yīng)用場景：無限可能

• 智能家居服務(wù)：讓家庭服務(wù)機(jī)器人能夠根據(jù)用戶自然語言指令，在家中穿梭，完成清潔、物品取放等任務(wù)，極大地提升生活便利性。
• 工業(yè)自動(dòng)化：在工廠車間，協(xié)助機(jī)器人靈活地按照操作員的指令進(jìn)行導(dǎo)航，完成物料搬運(yùn)和設(shè)備維護(hù)，從而提高生產(chǎn)效率。
• 智慧倉儲管理：支持倉庫機(jī)器人根據(jù)指令在貨架間精準(zhǔn)移動(dòng)，高效完成貨物存儲與檢索，優(yōu)化倉儲管理流程。
• 醫(yī)療健康領(lǐng)域：幫助醫(yī)院或養(yǎng)老院的機(jī)器人按照醫(yī)護(hù)人員或患者的指令進(jìn)行導(dǎo)航，例如送藥、送餐等，從而減輕醫(yī)護(hù)人員的負(fù)擔(dān)。
• 未來交通：助力自動(dòng)駕駛汽車在復(fù)雜的城市環(huán)境中，根據(jù)交通信號和指令進(jìn)行導(dǎo)航，提升行駛安全性和靈活性。

常見問題解答

Q: VLN-R1與傳統(tǒng)的導(dǎo)航方法有什么不同？
A: VLN-R1基于LVLM，能夠直接從第一人稱視頻流中學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)端到端的導(dǎo)航，無需預(yù)先構(gòu)建地圖或依賴復(fù)雜的環(huán)境感知模塊。這使其更具靈活性和適應(yīng)性。

Q: VLN-R1的訓(xùn)練需要大量數(shù)據(jù)嗎？
A: 盡管VLN-R1利用了大型視覺語言模型，但其訓(xùn)練過程采用了高效的數(shù)據(jù)利用策略，如監(jiān)督微調(diào)和強(qiáng)化微調(diào)，使其能夠在有限的數(shù)據(jù)集下實(shí)現(xiàn)良好的性能。

Q: VLN-R1能夠適應(yīng)新的環(huán)境嗎？
A: 是的，VLN-R1具備跨領(lǐng)域適應(yīng)能力，通過強(qiáng)化微調(diào)，即使面對新的導(dǎo)航環(huán)境，也能快速適應(yīng)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的泛化能力。