TAG:视觉语言导航
上海人工智能实验室推出DualVLN，机器人视觉语言导航成功率提升至70.7%
上海人工智能实验室提出的DualVLN框架，通过解耦高层语义推理与低层运动控制，采用‘慢思考、快行动’的双系统架构，显著提升了机器人视觉语言导航的性能。该方案在VLN-CE等基准测试中取得70.7%的导航成功率，刷新纪录，并在动态行人场景中展现出强大的稳健性和避障能力，推动机器人导航向现实应用迈进。
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群核科技携手浙大开源首个3D高斯VLN具身学习数据集
群核科技与浙江大学联合开源SAGE-3D数据集，这是首个基于3D高斯的视觉语言导航（VLN）具身学习数据集。该数据集包含1000个场景、超过55.4万个对象实例的语义与碰撞体数据，以及200万条轨迹-指令对，为3D高斯环境赋予语义理解和物理感知能力，推动具身智能与导航技术发展。
深大团队提升机器人导航成功率至72.5%
深圳大学李坚强教授团队联合多所高校提出视觉-语言导航新框架UNeMo，通过多模态世界模型与分层预测反馈机制，让机器人能预测未来视觉状态并做出更智能的导航决策。该框架在资源消耗大幅降低的同时，在未知环境中的导航成功率可达72.5%，推理效率提升40%，尤其在长轨迹导航中表现突出，相关论文已入选AAAI2026。
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