Grid2Guide：基于A*算法的室内导航小型语言模型

可靠的室内导航在复杂环境中仍然是一个重要挑战，尤其是在外部定位信号和专用基础设施不可用的情况下。本研究提出Grid2Guide，一种结合A*搜索算法与小型语言模型（SLM）的混合导航框架，用于生成清晰的人类可读路线指南。该框架首先从给定的室内地图中生成二元占用矩阵。利用该矩阵，A*算法计算原点与目的地之间的最优路径，生成简洁的文本化导航步骤。这些步骤随后被转换为自然语言指令，增强面向最终用户的可解释性。跨各种室内场景的实验评估表明，该方法在产生准确且及时的导航指导方面具有有效性。结果验证了该方法作为一种轻量级、无基础设施解决方案的实时室内导航支持能力。