文章來源：視覺語言導(dǎo)航。

• 作者：LinFeng Li , Jian Zhao , Yuan Xie , Xin Tan , Xuelong Li

• 單位： 華東師范大學(xué)， 中國電信人工智能研究所

• 論文標(biāo)題：CompassNav: Steering From Path Imitation To Decision Understanding In Navigation

• 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2510.10154

• 項(xiàng)目主頁：https://linengcs.github.io/CompassNav/

• 代碼鏈接：https://github.com/linengcs/CompassNav

• 提出新的導(dǎo)航范式 ：從傳統(tǒng)的路徑模仿轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策理解，旨在培養(yǎng)能夠真正理解導(dǎo)航?jīng)Q策的智能體，而不僅僅是模仿專家路徑。

• 構(gòu)建Compass-Data-22k數(shù)據(jù)集 ：包含22k軌跡，其中的RFT子集通過為每一步的所有可行動(dòng)作標(biāo)注A*測(cè)地線距離，為決策空間提供了全景視圖。

• 設(shè)計(jì)差距感知混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù) ：根據(jù)決策確定性動(dòng)態(tài)調(diào)整反饋，既能為最優(yōu)動(dòng)作提供明確信號(hào)，又能鼓勵(lì)探索，與RFT子集的密集標(biāo)注緊密結(jié)合，培養(yǎng)智能體的決策能力。

• 實(shí)現(xiàn)CompassNav框架 ：采用SFT-then-RFT的訓(xùn)練方案，使7B參數(shù)的智能體在目標(biāo)導(dǎo)航基準(zhǔn)測(cè)試中達(dá)到新的最高水平，超越了更大的專有模型，并在真實(shí)物理環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)健的目標(biāo)導(dǎo)航。

• 目標(biāo)導(dǎo)航的重要性 ：目標(biāo)導(dǎo)航是智能體在復(fù)雜、未見過的環(huán)境中自主操作的關(guān)鍵能力之一，要求智能體能夠自由探索并進(jìn)行空間推理以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，而無需明確的、逐步的指導(dǎo)。

• 現(xiàn)有方法的局限性 ：目前主流的訓(xùn)練視覺語言大模型（LVLM）進(jìn)行導(dǎo)航的方法依賴于模仿專家軌跡，這種方法將復(fù)雜的導(dǎo)航任務(wù)簡(jiǎn)化為單一正確路徑的序列復(fù)制，限制了智能體的探索能力和泛化能力。

創(chuàng)建一個(gè)能夠提供密集、細(xì)粒度監(jiān)督信號(hào)的數(shù)據(jù)集，以支持智能體學(xué)習(xí)決策理解，而不僅僅是模仿單一專家路徑。

• 使用 Action Proposer Module（APM） ，在每個(gè)時(shí)間步生成可行的候選動(dòng)作，這些動(dòng)作以極坐標(biāo)元組（r,θ）表示，并在智能體的視野中以箭頭形式渲染。

• 利用 Oracle A* Planner ，為每個(gè)候選動(dòng)作計(jì)算到目標(biāo)的測(cè)地線距離。智能體主要沿著最優(yōu)路徑前進(jìn)，但在存在多個(gè)幾乎最優(yōu)的動(dòng)作（決策點(diǎn)模糊）時(shí)，會(huì)探索并記錄這些替代路徑。

• 記錄每一步中所有候選動(dòng)作的測(cè)地線距離，生成多樣化的目標(biāo)中心軌跡，每一步都標(biāo)注了全景式的監(jiān)督信號(hào)，捕捉了到達(dá)目標(biāo)的多條有效路徑。

• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ：將生成的密集標(biāo)注數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化為RFT（Reinforcement Fine-Tuning）數(shù)據(jù)。每個(gè)RFT數(shù)據(jù)樣本包含標(biāo)準(zhǔn)輸入（指令提示和智能體當(dāng)前視覺觀察）以及用于獎(jiǎng)勵(lì)建模的專門目標(biāo)對(duì)象。目標(biāo)對(duì)象包含最優(yōu)動(dòng)作的ID以及該步驟所有候選動(dòng)作的完整A*距離向量，為差距感知混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和GRPO（Group-wise Reward Policy Optimization）框架提供了必要的細(xì)粒度、分級(jí)偏好信號(hào)。

解決從基礎(chǔ)LVLM（Large Vision-Language Model）直接開始RFT（Reinforcement Fine-Tuning）時(shí)面臨的“冷啟動(dòng)”問題，通過知識(shí)蒸餾策略為智能體提供一個(gè)基礎(chǔ)的“推理-行動(dòng)”能力。

• 采用強(qiáng)大的教師模型Qwen-QvQ，在habitat-sim中執(zhí)行ObjectNav任務(wù)，記錄其成功劇集中的完整推理過程和動(dòng)作選擇。

• 僅從教師模型的成功劇集中提取數(shù)據(jù)，形成SFT（Supervised Fine-Tuning）數(shù)據(jù)集，以反映有效的探索策略。

• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ：每個(gè)SFT訓(xùn)練實(shí)例與RFT數(shù)據(jù)具有相同的輸入結(jié)構(gòu)，但目標(biāo)輸出是一個(gè)包含教師完整推理過程和決策的單個(gè)字符串，格式為 ...reasoning... k ，明確訓(xùn)練模型在采取行動(dòng)之前外化其推理過程，建立基礎(chǔ)的“推理-行動(dòng)”行為。

通過模仿學(xué)習(xí)培養(yǎng)智能體的基礎(chǔ)“推理-行動(dòng)”能力，為后續(xù)的RFT階段提供一個(gè)良好的初始策略。

• 使用Compass-Data-SFT-11k數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練模型在每個(gè)時(shí)間步生成兩部分響應(yīng)：推理過程和最終動(dòng)作選擇，格式為 ... k 。

• 采用 掩碼多選解碼技術(shù) ，通過在解碼器的輸出logits上應(yīng)用掩碼softmax，限制詞匯表僅包含有效候選動(dòng)作的索引，確保生成的所有輸出都是可執(zhí)行的，這對(duì)于后續(xù)RFT階段的穩(wěn)定性至關(guān)重要。

• 使用標(biāo)準(zhǔn)的交叉熵?fù)p失函數(shù)對(duì)整個(gè)教師生成的序列（包括推理標(biāo)記和最終動(dòng)作標(biāo)記）進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)模仿教師模型的推理和決策過程。

在SFT初始化的策略基礎(chǔ)上，利用環(huán)境目標(biāo)對(duì)齊策略，通過差距感知混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)實(shí)現(xiàn)真正的決策理解。

• 使用GRPO（Group-wise Reward Policy Optimization）框架，對(duì)給定的輸入提示，使用策略πθ生成一組G個(gè)不同的輸出序列，并為每個(gè)生成的序列根據(jù)選擇的動(dòng)作質(zhì)量分配獎(jiǎng)勵(lì)，獎(jiǎng)勵(lì)由差距感知混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)計(jì)算。

• 差距感知混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù) ：

• • 基礎(chǔ)分?jǐn)?shù) ：通過softmax函數(shù)根據(jù)到目標(biāo)的距離對(duì)所有可用選項(xiàng)進(jìn)行連續(xù)評(píng)估，距離越短的動(dòng)作得分越高，反映其相對(duì)質(zhì)量。

  • 動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)金 ：通過測(cè)量最佳和次佳選項(xiàng)之間的歸一化差距來評(píng)估當(dāng)前情況的確定性，差距越大，確定性越高，獎(jiǎng)金也越高，但僅對(duì)最優(yōu)行動(dòng)觸發(fā)。

  • 最終獎(jiǎng)勵(lì)將基礎(chǔ)分?jǐn)?shù)與動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)金相結(jié)合，通過調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)的強(qiáng)度，既能在高確定性情況下提供明確的信號(hào)，又能在低確定性情況下鼓勵(lì)探索。

• 目標(biāo)函數(shù) ：GRPO目標(biāo)函數(shù)最大化生成組的預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)，在計(jì)算優(yōu)勢(shì)后，通過最小化損失函數(shù)來優(yōu)化策略，同時(shí)使用KL散度項(xiàng)對(duì)策略更新進(jìn)行正則化，以保持策略與SFT階段的參考策略之間的相似性，從而鼓勵(lì)策略生成導(dǎo)致高獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)作的序列。

• 數(shù)據(jù)集和任務(wù) ：

• • 在habitat-sim中使用HM3Dv2訓(xùn)練集生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

  • 在HM3Dv1-val、HM3Dv2-val和MP3D-val三個(gè)未見驗(yàn)證集上評(píng)估智能體的泛化能力，這些驗(yàn)證集包含完全未見過的場(chǎng)景和目標(biāo)實(shí)例，確保對(duì)智能體在新環(huán)境中的導(dǎo)航能力進(jìn)行嚴(yán)格評(píng)估。

  • 主要任務(wù)是Object-Goal（Chaplot et al., 2020）和Instance-Image-Goal Navigation（Krantz et al., 2022）。

• 評(píng)估指標(biāo) ：

• • 成功率（SR）：衡量成功劇集的比例。

  • 路徑長度加權(quán)成功率（SPL）：根據(jù)實(shí)際路徑與最優(yōu)路徑長度的比值對(duì)每次成功進(jìn)行加權(quán)。

• 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié) ：

• • CompassNav基于開源的Qwen2.5-VL-7B模型構(gòu)建。

  • 使用兩階段SFT-then-RFT訓(xùn)練方案。

  • 具體訓(xùn)練框架、超參數(shù)和硬件配置等詳細(xì)信息見附錄E。

• 與模塊化導(dǎo)航方法的比較 ：

• • 上表展示了CompassNav與多種先進(jìn)模塊化系統(tǒng)（如Habitat-Web、ESC、L3MVN、InstructNav、PSL、VoroNav、Pixel-Nav、VLFM、GAMap、SG-Nav和UniGoal等）的對(duì)比結(jié)果。

  • CompassNav在HM3D和MP3D驗(yàn)證集上的成功率（SR）和成功率加權(quán)路徑長度（SPL）指標(biāo)均優(yōu)于或接近這些模塊化方法，盡管CompassNav采用的是更簡(jiǎn)單的端到端方法，而模塊化方法通常依賴于復(fù)雜的多階段流程和顯式記憶（如語義地圖、歷史圖像等）。

  • 例如，在HM3Dv2-val驗(yàn)證集上，CompassNav的SR為56.6%，SPL為27.6%，而UniGoal的SR為54.5%，SPL為25.1%。

• 與端到端LVLM的比較 ：

• • 上表展示了CompassNav與各種開源和專有模型的對(duì)比結(jié)果。

  • CompassNav顯著優(yōu)于其他大型LVLM，如Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-3B、LLama3.2-11B等，甚至超過了以強(qiáng)大通用推理能力著稱的GPT-4o和Gemini-2.5-Flash等模型。

  • 例如，在ObjectNav任務(wù)上，CompassNav的SR為61.6%，SPL為27.8%，而GPT-4o的SR為52.4%，SPL為23.5%。

  • 特別地，CompassNav在HM3D-OVON基準(zhǔn)測(cè)試中超越了Nav-R1，盡管Nav-R1使用了更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且從3D專用模型開始訓(xùn)練，而CompassNav僅使用了十分之一的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并從通用LVLM開始訓(xùn)練，這進(jìn)一步證明了CompassNav框架的有效性。

• SFT的有效性：

• • 上表展示了從基礎(chǔ)模型直接開始RFT只能獲得有限的性能提升（SR為23.5%，SPL為6.95%），而經(jīng)過SFT初始化后再進(jìn)行RFT可以顯著提高性能（SR為35.6%，SPL為14.8%），驗(yàn)證了兩階段方法的協(xié)同作用。

  • 此外，僅在SFT階段教授模型輸出導(dǎo)航任務(wù)的動(dòng)作空間實(shí)際上會(huì)降低性能（SR為17.9%，SPL為5.78%），這表明CompassNav框架中完整的SFT過程對(duì)于培養(yǎng)智能體的推理能力至關(guān)重要。

• 獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的分析：

  
  

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    上圖和上表展示了差距感知混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的優(yōu)越性。

  • 與二進(jìn)制獎(jiǎng)勵(lì)和線性歸一化最小-最大獎(jiǎng)勵(lì)等常見基線相比，差距感知混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)在不同導(dǎo)航場(chǎng)景下表現(xiàn)出更好的性能，能夠?yàn)橹悄荏w提供更有意義的學(xué)習(xí)信號(hào)，促進(jìn)其泛化能力。

  • 例如，在高確定性情況下，差距感知混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)能夠?yàn)樽顑?yōu)動(dòng)作和次優(yōu)動(dòng)作之間創(chuàng)建較大的獎(jiǎng)勵(lì)差距（如1.00與0.12），而在低確定性情況下，它能夠?yàn)榻咏膭?dòng)作分配類似的非極端分?jǐn)?shù)，鼓勵(lì)探索而不是任意懲罰可行的選擇。

  • 此外，訓(xùn)練動(dòng)態(tài)曲線表明，盡管二進(jìn)制和最小-最大獎(jiǎng)勵(lì)模型在訓(xùn)練過程中能夠獲得較高的分?jǐn)?shù)，但這僅僅是因?yàn)樗鼈冊(cè)谀７聠我蛔罴褎?dòng)作方面表現(xiàn)出色，而差距感知混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)雖然在絕對(duì)分?jǐn)?shù)上較低，但它教會(huì)了模型評(píng)估所有選項(xiàng)，從而培養(yǎng)了更通用的推理能力。

• 結(jié)論 ：

• • CompassNav框架通過從路徑模仿轉(zhuǎn)向決策理解，成功地將一個(gè)7B參數(shù)的LVLM轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂行伦罡咚綄?dǎo)航能力的專家智能體。

  • 該框架不僅在模擬環(huán)境中超越了更大的專有模型，還在真實(shí)世界的部署中表現(xiàn)出了穩(wěn)健的性能，為未來低成本、智能的具身智能體研究鋪平了道路。

• 未來工作 ：

• • 進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)生成管道以提高效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量；探索更復(fù)雜的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)，以更好地捕捉導(dǎo)航任務(wù)中的各種因素。

  • 研究如何將外部記憶模塊與框架更有效地集成，以增強(qiáng)智能體的長期規(guī)劃和記憶能力等。