面向人类的世界中的人类式导航
机器人学
2025-09-26 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
在尚未访问过的人造环境中进行导航时,例如办公楼,人类会采用诸如阅读指示牌和向他人询问方向等行为。这些行为有助于人类通过减少在大范围区域内搜索的需求,高效地到达目的地。现有的机器人导航系统缺乏执行此类行为的能力,因此在大型环境中导航效率极低。我们提出了 ReasonNav,一个模块化导航系统,通过利用视觉语言模型(VLM)的推理能力来集成这些人类式导航技能。我们设计基于导航地标的紧凑输入和输出抽象,使 VLM 能够专注于语言理解和推理。我们在真实和模拟导航任务上评估了 ReasonNav,结果表明该代理成功地运用了高阶推理,在大型复杂建筑中高效导航。
引用
@article{arxiv.2509.21189,
title = {Human-like Navigation in a World Built for Humans},
author = {Bhargav Chandaka and Gloria X. Wang and Haozhe Chen and Henry Che and Albert J. Zhai and Shenlong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.21189},
year = {2025}
}
备注
CoRL 2025. Project website: https://reasonnav.github.io/