論文の概要: NavMorph: A Self-Evolving World Model for Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23468v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 02:20:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.894055
• Title: NavMorph: A Self-Evolving World Model for Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments
• Title（参考訳）: NavMorph: 継続的環境における視覚・言語ナビゲーションのための自己進化型世界モデル
• Authors: Xuan Yao, Junyu Gao, Changsheng Xu,
• Abstract要約: VLN-CE(Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments)は、自然言語命令によって誘導される複雑な環境において、エージェントがシーケンシャルなナビゲーションアクションを実行する必要がある。 人間の認知にインスパイアされたNavMorphは、VLN-CEタスクにおける環境理解と意思決定を強化する自己進化型世界モデルフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.18144414660681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments (VLN-CE) requires agents to execute sequential navigation actions in complex environments guided by natural language instructions. Current approaches often struggle with generalizing to novel environments and adapting to ongoing changes during navigation. Inspired by human cognition, we present NavMorph, a self-evolving world model framework that enhances environmental understanding and decision-making in VLN-CE tasks. NavMorph employs compact latent representations to model environmental dynamics, equipping agents with foresight for adaptive planning and policy refinement. By integrating a novel Contextual Evolution Memory, NavMorph leverages scene-contextual information to support effective navigation while maintaining online adaptability. Extensive experiments demonstrate that our method achieves notable performance improvements on popular VLN-CE benchmarks. Code is available at \href{https://github.com/Feliciaxyao/NavMorph}{this https URL}.
• Abstract（参考訳）: VLN-CE(Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments)は、自然言語命令によって誘導される複雑な環境において、エージェントがシーケンシャルなナビゲーションアクションを実行する必要がある。 現在のアプローチはしばしば、新しい環境への一般化と、ナビゲーション中に進行中の変化に適応することに苦労する。 人間の認知にインスパイアされたNavMorphは、VLN-CEタスクにおける環境理解と意思決定を強化する自己進化型世界モデルフレームワークである。 NavMorphは、環境力学をモデル化するためにコンパクトな潜在表現を使用し、適応的な計画と政策改善のための監視エージェントを装備している。 新たなContextual Evolution Memoryを統合することで、NavMorphはシーンコンテキスト情報を活用し、オンライン適応性を維持しながら効果的なナビゲーションをサポートする。 広汎な実験により,VLN-CEベンチマークにおいて,本手法が顕著な性能向上を実現することが示された。 コードは \href{https://github.com/Feliciaxyao/NavMorph}{this https URL} で公開されている。

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