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TOOL · CL_344530 · Nov 6 · 05:00

机器人通过 MessyNav 在混乱环境中学会零样本导航

研究人员推出 MessyNav，一个专为机器人在复杂、混乱环境中导航而设计的新型零样本框架。该系统利用视觉语言模型 (VLM) 进行显式的可供性推理，使机器人能够决定是操纵、避开还是与障碍物进行交互。在真实世界试验中，MessyNav 成功率显著提高，比现有方法高出 27 个百分点，且无需进行任务特定训练。