VAMOS：一种能力可调与可控导航的分层视觉-语言-行为模型

论文信息

标题: VAMOS: A Hierarchical Vision-Language-Action Model for Capability-Modulated and Steerable Navigation

作者: Mateo Guaman Castro, Sidharth Rajagopal, Daniel Gorbatov, et al.

发布日期: 2025-10-23

arXiv ID: 2510.20818v1

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VAMOS：分层视觉-语言-动作模型解析——迈向具身智能导航的新范式

论文背景与研究动机

在机器人导航领域，长期以来存在一个根本性矛盾：如何让导航策略既能在多样化环境中保持泛化能力，又能适应特定机器人的物理约束和能力。传统导航方法往往面临两难选择：基于模型的方法虽然能够精确考虑机器人动力学约束，但缺乏对开放世界的语义理解；而端到端学习方法虽然能从数据中学习复杂的环境模式，却难以保证物理可行性。

这一问题的核心在于具身智能（Embodied AI）的复杂性。不同的机器人平台具有截然不同的物理特性：四足机器人能够攀爬楼梯，而轮式机器人则无法完成这一动作；无人机可以跨越三维空间障碍，而地面机器人只能在地面移动。传统的单一模型难以同时兼顾语义理解和物理约束，导致在实际部署中常常出现规划失败或效率低下的情况。

VAMOS论文的动机正是为了解决这一核心矛盾。研究团队观察到，现有的视觉-语言-动作（VLA）模型虽然在语义理解方面表现出色，但缺乏对特定机器人物理能力的精确建模。这种局限性限制了这些模型在真实世界中的实用性和可靠性。因此，他们提出了一个关键洞见：将高层语义规划与底层具身 grounding 解耦，通过分层架构实现两者的协同工作。

核心方法和技术细节

分层架构设计

VAMOS采用精心设计的分层架构，将导航任务分解为两个相对独立但又紧密协作的模块：

1. 通用规划器（Generalist Planner）

• 基于大规模开放世界数据进行训练，具备强大的语义理解和环境认知能力
• 直接在图像空间提出候选路径，避免了传统方法中的地图构建和定位依赖
• 能够理解自然语言指令，实现用户可引导的导航行为

2. 专用可供性模型（Specialist Affordance Model）

• 在安全、低成本的仿真环境中学习特定机器人的物理约束和能力
• 评估高层规划器提出的候选路径在物理层面的可行性
• 根据机器人的具体能力对路径进行重新排序和优化

关键技术创新

图像空间路径规划接口 VAMOS的核心技术突破在于设计了高效的模块间接口，使得高层规划器能够在图像空间直接提出候选路径。这种设计具有多个优势：

• 避免了复杂的坐标转换和地图对齐问题
• 保持了视觉信息的丰富性和完整性
• 使得不同机器人平台能够共享同一高层规划器

可供性评估机制 专用模型通过多维度评估路径的物理可行性：

• 地形可通过性分析：基于机器人的运动能力和地形特征
• 动力学约束考虑：速度、加速度、转向半径等限制
• 能量消耗估计：确保路径在能量预算范围内
• 安全性评估：识别潜在的危险区域和障碍

跨平台部署框架 VAMOS实现了真正的”一次训练，多处部署”理念。通过分离通用规划和具体实现，同一高层规划器可以部署在轮式、足式等不同类型的机器人上，只需更换对应的专用可供性模型。

创新点和贡献

理论创新

分层解耦理论 VAMOS提出了导航任务中语义规划与具身grounding的理论分离，这一思想对具身智能领域具有重要启示。传统方法试图用一个模型解决所有问题，而VAMOS证明了专业化分工在机器人导航中的优越性。

可供性建模方法 论文创新性地将吉布森（Gibson）的”可供性”概念引入到现代深度学习导航系统中，通过数据驱动的方式学习机器人与环境交互的可能性，为具身认知提供了新的技术路径。

技术创新

跨具身泛化能力 VAMOS首次在真实世界中验证了同一导航系统在轮式和足式机器人之间的无缝迁移能力。实验结果显示，系统在不同机器人平台上均能保持高成功率，这在实际应用中具有重大价值。

自然语言引导导航 系统支持使用自然语言对导航行为进行细粒度控制，用户可以通过语言指令调整机器人的行为偏好，如”选择更安全的路径”或”尽快到达目的地”。

实验结果分析

性能对比实验

论文在室内和复杂室外环境中进行了全面的实验评估：

室内导航任务

• VAMOS在室内环境中的成功率比最先进的基于模型方法提高25%
• 相比端到端学习方法，VAMOS的路径质量提升显著，平均路径长度减少15%
• 在存在动态障碍的环境中，VAMOS表现出更好的适应性和鲁棒性

复杂室外导航

• 在包含不规则地形、斜坡和障碍物的室外环境中，VAMOS的成功率达到78%，显著高于对比方法
• 系统能够有效处理长距离导航任务，最大测试距离超过500米
• 在能见度变化的条件下仍能保持稳定的性能表现

消融实验分析

专用模型的重要性 消融实验明确证明了专用可供性模型的关键作用：

• 移除专用模型后，系统成功率下降至原来的三分之一
• 物理不可行路径的拒绝率显著降低，导致更多执行失败
• 跨机器人泛化能力完全丧失

分层架构有效性 实验验证了分层设计的优势：

• 模块化设计允许独立改进各个组件
• 专用模型可以在仿真中高效训练，大幅降低数据收集成本
• 高层规划器可以从互联网规模的视觉语言数据中学习，而不受机器人具体形态的限制

实践应用建议和未来发展方向

在机器人导航中的应用建议

工业巡检机器人 对于在复杂工业环境中执行巡检任务的机器人，VAMOS架构可以：

• 利用高层规划器理解巡检任务的语义要求（如”检查设备A的状态”）
• 通过专用模型确保机器人在充满障碍的工业环境中的安全移动
• 支持多机器人协同工作，共享高层语义理解

服务机器人 在商场、医院等场景中的服务机器人可以受益于：

• 自然语言交互能力，方便非专业用户使用
• 跨楼层、多区域的可靠导航
• 对不同用户群体的适应性（如为老年人选择更平稳的路径）

野外勘探机器人 对于执行科学勘探任务的机器人：

• 适应复杂多变的地形条件
• 在通信受限的环境中保持自主导航能力
• 根据任务优先级动态调整路径选择策略

技术扩展方向

多模态感知融合 未来的VAMOS可以集成更多传感器模态：

• 触觉感知用于精细地形评估
• 3D点云数据用于更精确的空间理解
• 音频信号用于环境状态识别

长期规划与学习

• 引入终身学习机制，使系统能够从实际经验中持续改进
• 开发基于物理模拟的课程学习策略，加速专用模型的训练
• 实现跨任务的知识迁移，提升系统整体效率

人机协作增强

• 发展更自然的人机交互接口，支持复杂指令的理解
• 实现意图识别和预测，提供主动协助
• 建立透明化的决策解释机制，增强用户信任

总结与展望

VAMOS代表了机器人导航领域的一个重要里程碑。通过将高层语义规划与底层具身grounding解耦，它成功解决了泛化能力与物理约束之间的固有矛盾。这种分层架构不仅在实际性能上超越了现有方法，更为具身智能的研究提供了新的范式。

从技术发展角度看，VAMOS的成功验证了几个关键洞见：首先，专业化分工在复杂AI系统中具有显著优势；其次，仿真到真实的迁移在机器人学习中扮演着关键角色；最后，模块化设计为系统的可扩展性和可维护性提供了坚实基础。

展望未来，VAMOS架构有潜力扩展到更广泛的机器人应用场景，从家庭服务到工业自动化，从城市环境到极端地形勘探。随着感知技术的进步和计算资源的增长，我们可以期待看到更加智能、可靠和通用的机器人导航系统。

同时，VAMOS也提出了一些值得深入探索的研究问题：如何实现更精细的物理交互建模？如何平衡规划效率与路径最优性？如何确保系统在安全关键应用中的可靠性？这些问题将成为未来研究的重要方向。

总之，VAMOS不仅是一个技术先进的导航系统，更是通向真正通用具身智能的重要一步。它的成功证明了结合经典机器人学原理与现代深度学习方法的价值，为整个领域的发展指明了有前景的方向。