①手法的新規性：既存のVLNでは主にEnd-to-Endでを行い、特にUnknown環境において性能が大幅に落ちる。ここで、２-Stage手法により、よりロバストな経路プランニングを実現し、Unknown環境に対しての適応性を向上した。②既存の手法では、Agentが移動できる経路が限られている。提案の２-Stageフレームワークにより、Agentが探索の環境である程度自由に動ける。

VLN-CEデータセットで評価実験を行った。提案モデルが有効的にNavigation mistakesを自己修正できる結果を示した。