【机器人】具身导航 VLN 最新论文汇总 | Vision-and-Language Navigation

【机器人】具身导航 VLN 最新论文汇总 | Vision-and-Language Navigation

本文汇总了具身导航的论文,供大家参考学习,涵盖2026、2025、2024、2023等

覆盖的会议和期刊:CVPR、IROS、ICRA、RSS、arXiv等等

论文和方法会持续更新的~

一、🏠 中文标题版

2026 

  • [2026] SeqWalker:基于分层规划的时序视野视觉语言导航方法 [ 论文 ] [ GitHub ]  
  • [2026] UrbanNav:从网络规模人类轨迹中学习语言引导的城市导航方法 [ 论文 ] [ GitHub
  • [2026] VLN-MME:面向语言引导视觉导航智能体的多模态大语言模型诊断基准 [ 论文 ] [ GitHub
  • [2026] ASCENT: 实现楼层感知的零样本物体目标导航  [ 论文] [ GitHub ]

2025 😆

  • [2025] ETP-R1:面向连续环境VLN的进化拓扑规划与强化微调方法 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] NaviTrace:评估视觉语言模型在真实世界场景中的导航能力 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] AstraNav-World:面向具身导航的物理一致性世界模型 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] OneMap:面向零样本多目标导航的实时开放词汇建图方法 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] VLNVerse:面向视觉语言导航的通用化具身真实仿真与评估基准论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] Nav-R2:面向开放词汇目标导航的双关系推理框架 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] DualVLN:面向泛化视觉语言导航的双系统基础模型论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] SeeNav-Agent:基于视觉提示与步级策略优化RL微调的VLN [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] NeuPAN:基于端到端模型化学习的机器人直接点位导航方法 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] i2Nav-Robot:面向多传感器融合导航与建图的大规模室内外机器人数据集 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] CE-Nav:基于流引导强化学习的跨实体局部导航优化 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] VLN-R1: 使用大型视觉语言模型 LVLM,结合微调和强化训练,实现连续环境导航 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] StreamVLN:  连续导航,通过在线、多轮对话的方式,输入连续视频,输出动作序列 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] REGNav:“先学房间风格,再学导航决策”的分层思路,解决跨房间导航的视觉关联难题 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] ForesightNav:基于场景想象的探索策略,用于机器人在未知环境中高效导航 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] DualMap:在线开放词汇制图系统,使用自然语言理解和导航动态 3D 环境 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] WMNav:将视觉语言模型集成到世界模型中以实现对象目标导航 [ 论文 ] [ 项目 ] [ GitHub ]
  • [2025] UniGoal:迈向通用零样本目标导向导航 [ 论文 ] [ 项目 ] [ GitHub ]
  • [2025] CityNavAgent:具有分层语义规划和全局记忆的空中视觉和语言导航 [ 论文 ] [ GitHub ]
  • [2025] VL-Nav:基于空间推理的实时视觉语言导航 [ 论文 ]
  • [2025] HA-VLN:具有动态多人交互、真实世界验证和开放排行榜的离散-连续环境中人机感知导航基准 [ 论文 ] [ 项目 ]  [ GitHub ]
  • [2025] FlexVLN:灵活适应多样化视觉和语言导航任务 [ 论文 ]
  • [2025] 3D-Mem:用于具身探索和推理的 3D 场景记忆 [ 论文] [ 项目 ] [ GitHub ]
  • [2025] EfficientEQA:一种高效的开放词汇具体化问答方法 [ 论文
  • [2025] 用于安全和平台感知机器人导航的学习感知前向动力学模型 [ 论文 ] [ GitHub]
  • [2025] 室内体现人工智能中的语义映射——全面综述及未来方向 [ 论文 ]
  • [2025] TRAVEL:用于视觉和语言导航的免训练检索与对齐 [ 论文 ]
  • [2025] VR-Robo:用于视觉机器人导航和运动的真实到模拟到真实的框架 [ 论文 ]
  • [2025] NavigateDiff:视觉预测器是零样本导航助手 [ 论文 ]
  • [2025] MapNav:一种通过带注释的语义图实现的新型记忆表征,用于基于 VLM 的视觉和语言导航 [ 论文 ]
  • [2025] OpenFly:用于空中视觉语言导航的多功能工具链和大规模基准测试 [ 论文 ]
  • [2025] 连续环境中的地面视点视觉和语言导航 [ 论文 ]
  • [2025] 基于 LLM 推理的运动代理动态路径导航 [ 论文 ]
  • [2025] SmartWay:增强型航点预测和回溯,用于零样本视觉和语言导航 [ 论文 ]
  • [2025] Vi-LAD:视觉语言注意力蒸馏在动态环境中实现社交感知机器人导航 [ 论文 ]
  • [2025] PanoGen++:面向视觉和语言导航的领域自适应文本引导全景环境生成 [ 论文 ]
  • [2025] 视觉想象能改善视觉和语言导航代理吗?[ 论文 ] [ 项目 ]
  • [2025] P3Nav:集成感知、规划和预测的体现导航统一框架 [ 论文 ]
  • [2025] 从所见到未见:使用基础模型重写观察-指令以增强视觉-语言导航 [ 论文 ] [ GitHub]
  • [2025] COSMO:结合选择性记忆实现低成本视觉和语言导航 [ 论文 ]
  • [2025] ForesightNav:学习场景想象以实现高效探索 [ 论文 ] [ GitHub]
  • [2025] NavDP:利用特权信息引导学习模拟到现实的导航扩散策略 [ 论文 ]
  • [2025] VISTA:视觉和语言导航的生成视觉想象 [ 论文 ]
  • [2025] Dynam3D:动态分层 3D 令牌赋能 VLM 实现视觉和语言导航 [ 论文 ] [ GitHub]
  • [2025] Aux-Think:探索数据高效视觉语言导航的推理策略 [ 论文 ]

2024 😄

  • [2024] E2Map:基于语言模型的自反思机器人导航体验与情感地图 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] 移动机器人对大规模室内环境的自主探索和语义更新  [论文]  [GitHub] 
  • [2024] 通过像素引导导航技能连接零样本目标导航和基础模型 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] InstructNav:未探索环境中通用指令导航的零样本系统 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] NaVILA:用于导航的腿式机器人视觉 - 语言 - 行动模型[论文]   [GitHub] 
  • [2024] ReMEmbR:用于机器人导航的长视界时空记忆构建与推理 [[论文]  [GitHub] 
  • [2024] Aim My Robot:对任何物体的精准局部导航 [论文] 
  • [2024] 标签地图:基于文本的地图用于空间推理和导航与大型语言模型 [论文]  [项目页面] 
  • [2024] MapGPT:用于视觉 - 语言导航的基于地图引导的提示与自适应路径规划 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] CANVAS:用于直观人机交互的常识感知导航系统 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] VLFM:用于零样本语义导航的视觉 - 语言前沿地图 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] 注意错误!检测和定位视觉 - 语言导航中的指令错误 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] 从想象中规划:用于视觉 - 语言导航的情景模拟和情景记忆 [论文] 
  • [2024] MC-GPT:通过记忆地图和推理链增强的视觉 - 语言导航 [论文] 
  • [2024] 持续的视觉 - 语言导航 [论文] 
  • [2024] Open-Nav:使用开源大型语言模型在连续环境中探索零样本视觉 - 语言导航 [论文] 
  • [2024] 查找一切:多目标搜索的通用视觉语言模型方法 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] NavGPT:在视觉 - 语言导航中使用大型语言模型进行显式推理 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] NavGPT-2:释放大型视觉 - 语言模型的导航推理能力 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] 带有神经辐射表示的前瞻探索用于连续视觉 - 语言导航 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] 通过 3D 特征场实现视觉 - 语言导航的仿真到现实转移 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] LangNav:将语言作为导航的感知表示 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] 使用大型语言模型模块化构建协作具身智能体 [论文]  [GitHub] 
  • [2024] Navid:基于视频的 VLM 规划视觉和语言导航的下一步 [ 论文 ]
  • [2024] The One RING:机器人室内导航通才 [ 论文 ]
  • [2024] Mobility VLA:基于长上下文 VLM 和拓扑图的多模态指令导航 [ 论文 ]

2023 😲

  • [2023] 通过像素引导导航技能连接零样本对象导航和基础模型 [ 论文 ]
  • [2023] 视觉目标导航的前沿语义探索  [论文]  [GitHub] 
  • [2023] GrASPE:基于图形的多模态融合,用于户外环境中的机器人导航  [论文] 
  • [2023] LANA:用于指令跟踪和生成的语言导航器  [论文]  [GitHub] 
  • [2023] Dreamwalker: 持续视觉语言导航的心理规划  [论文]  [GitHub] 
  • [2023] A2Nav:利用基础模型的视觉和语言能力实现动作感知零样本机器人导航  [论文] 
  • [2023] 基于语义前沿的无训练具体化对象目标导航  [论文] 

二、🔄 英文原版

2025 🐻

  • [2025] 3D-Mem: 3D Scene Memory for Embodied Exploration and Reasoning [ 论文] [ 项目 ]
  • [2025] EfficientEQA: An Efficient Approach for Open Vocabulary Embodied Question Answering [ 论文
  • [2025] Learned Perceptive Forward Dynamics Model for Safe and Platform-aware Robotic Navigation [paper] [project]
  • [2025] Semantic Mapping in Indoor Embodied AI - A Comprehensive Survey and Future Directions [paper]
  • [2025] VL-Nav: Real-time Vision-Language Navigation with Spatial Reasoning [paper]
  • [2025] TRAVEL: Training-Free Retrieval and Alignment for Vision-and-Language Navigation [paper]
  • [2025] VR-Robo: A Real-to-Sim-to-Real Framework for Visual Robot Navigation and Locomotion [paper]
  • [2025] NavigateDiff: Visual Predictors are Zero-Shot Navigation Assistants [paper]
  • [2025] MapNav: A Novel Memory Representation via Annotated Semantic Maps for VLM-based Vision-and-Language Navigation [paper]
  • [2025] OpenFly: A Versatile Toolchain and Large-scale Benchmark for Aerial Vision-Language Navigation [paper]
  • [2025] Ground-level Viewpoint Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments [paper]
  • [2025] WMNav: Integrating Vision-Language Models into World Models for Object Goal Navigation [paper] [project]
  • [2025] Dynamic Path Navigation for Motion Agents with LLM Reasoning [paper]
  • [2025] SmartWay: Enhanced Waypoint Prediction and Backtracking for Zero-Shot Vision-and-Language Navigation [paper]
  • [2025] Vi-LAD: Vision-Language Attention Distillation for Socially-Aware Robot Navigation in Dynamic Environments [paper]
  • [2025] UniGoal: Towards Universal Zero-shot Goal-oriented Navigation [paper] [project]
  • [2025] PanoGen++: Domain-Adapted Text-Guided Panoramic Environment Generation for Vision-and-Language Navigation [paper]
  • [2025] Do Visual Imaginations Improve Vision-and-Language Navigation Agents? [paper] [project]
  • [2025] HA-VLN: A Benchmark for Human-Aware Navigation in Discrete-Continuous Environments with Dynamic Multi-Human Interactions, Real-World Validation, and an Open Leaderboard [paper] [project]
  • [2025] FlexVLN: Flexible Adaptation for Diverse Vision-and-Language Navigation Tasks [paper]
  • [2025] P3Nav: A Unified Framework for Embodied Navigation Integrating Perception, Planning, and Prediction [paper]
  • [2025] Unseen from Seen: Rewriting Observation-Instruction Using Foundation Models for Augmenting Vision-Language Navigation [paper] [project]
  • [2025] COSMO: Combination of Selective Memorization for Low-cost Vision-and-Language Navigation [paper]
  • [2025] ForesightNav: Learning Scene Imagination for Efficient Exploration [paper] [project]
  • [2025] CityNavAgent: Aerial Vision-and-Language Navigation with Hierarchical Semantic Planning and Global Memory [paper] [project]
  • [2025] NavDP: Learning Sim-to-Real Navigation Diffusion Policy with Privileged Information Guidance [paper]
  • [2025] VISTA: Generative Visual Imagination for Vision-and-Language Navigation [paper]
  • [2025] Dynam3D: Dynamic Layered 3D Tokens Empower VLM for Vision-and-Language Navigation [paper] [project]
  • [2025] Aux-Think: Exploring Reasoning Strategies for Data-Efficient Vision-Language Navigation [paper]

2024 🐵

  • [2024] [RSS 24] Navid: Video-based vlm plans the next step for vision-and-language navigation [paper]
  • [2024] [RSS 24] NaVILA: Legged Robot Vision-Language-Action Model for Navigation [paper]
  • [2024] The One RING: a Robotic Indoor Navigation Generalist [paper]
  • [2024] Mobility VLA: Multimodal Instruction Navigation with Long-Context VLMs and Topological Graphs [paper]
  • E2Map: Experience-and-Emotion Map for Self-Reflective Robot Navigation with Language Models [Paper][GitHub]
  • Autonomous Exploration and Semantic Updating of Large-Scale Indoor Environments with Mobile Robots [Paper][GitHub]
  • Bridging Zero-shot Object Navigation and Foundation Models through Pixel-Guided Navigation Skill [Paper][GitHub]
  • InstructNav: Zero-shot System for Generic Instruction Navigation in Unexplored Environment [Paper][GitHub]
  • NaVILA: Legged Robot Vision-Language-Action Model for Navigation [Paper][GitHub]
  • ReMEmbR: Building and Reasoning Over Long-Horizon Spatio-Temporal Memory for Robot Navigation [Paper][GitHub]
  • Aim My Robot: Precision Local Navigation to Any Object [Paper]
  • Tag Map: A Text-Based Map for Spatial Reasoning and Navigation with Large Language Models [Paper][Project Page]
  • Adaptive Zone-aware Hierarchical Planner for Vision-Language Navigation [Paper][GitHub]
  • MapGPT: Map-Guided Prompting with Adaptive Path Planning for Vision-and-Language Navigation [Paper][GitHub]
  • CANVAS: Commonsense-Aware Navigation System for Intuitive Human-Robot Interaction [Paper][GitHub]
  • VLFM: Vision-Language Frontier Maps for Zero-Shot Semantic Navigation [Paper][GitHub]
  • Mind the Error! Detection and Localization of Instruction Errors in Vision-and-Language Navigation [Paper][GitHub]
  • Planning from Imagination: Episodic Simulation and Episodic Memory for Vision-and-Language Navigation [Paper]
  • MC-GPT: Empowering Vision-and-Language Navigation with Memory Map and Reasoning Chains [Paper]
  • Continual Vision-and-Language Navigation [Paper]
  • Open-Nav: Exploring Zero-Shot Vision-and-Language Navigation in Continuous Environment with Open-Source LLMs [Paper]
  • Find Everything: A General Vision Language Model Approach to Multi-Object Search [Paper][GitHub]
  • NavGPT: Explicit Reasoning in Vision-and-Language Navigation with Large Language Models [Paper][GitHub]
  • NavGPT-2: Unleashing Navigational Reasoning Capability for Large Vision-Language Models [Paper][GitHub]
  • Lookahead Exploration with Neural Radiance Representation for Continuous Vision-Language Navigation [Paper][GitHub]
  • Sim-to-Real Transfer via 3D Feature Fields for Vision-and-Language Navigation [Paper][GitHub]
  • LangNav: Language as a Perceptual Representation for Navigation [Paper][GitHub]
  • Building Cooperative Embodied Agents Modularly with Large Language Models [Paper][GitHub]

2023 🦆

  • [2023] Bridging Zero-shot Object Navigation and Foundation Models through Pixel-Guided Navigation Skill [paper]
  • [2023] Frontier semantic exploration for visual target navigation  [论文]  [GitHub] 
  • [2023] GrASPE: Graph based Multimodal Fusion for Robot Navigation in Outdoor Environment [论文] 
  • [2023] LANA: A Language-Capable Navigator for Instruction Following and Generatio [论文]  [GitHub] 
  • [2023] Dreamwalker: Mental planning for continuous vision-language navigation  [论文]  [GitHub] 
  • [2023] A2Nav: Action-Aware Zero-Shot Robot Navigation by Exploiting Vision-and-Language Ability of Foundation Models  [论文] 
  • [2023] How To Not Train Your Dragon: Training-free Embodied Object Goal Navigation with Semantic Frontiers  [论文] 

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无人机飞行模式详解

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一、 按智能程度和操控方式分类(最常见分类) 1. 手动/自稳模式 这是最基础的模式,飞控系统仅辅助保持无人机姿态水平,不进行位置锁定。 特点:操控杆直接控制电机的转速和姿态。松开摇杆,无人机会在惯性下继续漂移,不会自动刹车悬停。 适用:专业飞手、竞速无人机(FPV)、特技飞行。不推荐新手使用。 2. GPS/定位模式 这是最常用、最安全的模式。无人机同时使用GPS、视觉系统和其它传感器来锁定自己的位置、高度和姿态。 特点: 精准悬停:松开摇杆,无人机自动锁定在当前位置和高度,抗风性强。 自动返航:支持一键返航、低电量返航、信号丢失返航。 航线辅助:提供稳定的直线飞行和定点转向。 适用:几乎所有航拍、测绘、巡检等场景。新手必用模式。 3. 运动模式 相当于“运动档”或“飙车模式”

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摘要:Coze(扣子)作为字节跳动推出的低代码AI智能体平台,凭借零代码/低代码拖拽式操作、丰富的插件生态和多平台发布能力,成为小白和职场人高效落地AI应用的首选工具。本文全面汇总Coze可实现的100个实用场景,覆盖个人、学习、办公、运营等7大领域,同时详细拆解其生成形态、发布流程和使用方法,帮你快速上手,把AI能力转化为实际生产力,无需专业开发经验也能轻松搭建专属AI应用。 前言 在AI普及的当下,很多人想借助AI提升效率、解决实际问题,但苦于没有编程基础,无法开发专属AI工具。而Coze(扣子)的出现,彻底打破了这一壁垒——它是字节跳动自主研发的低代码AI智能体平台,无需复杂编码,通过拖拽组件、配置插件、编写简单提示词,就能快速搭建聊天Bot、工作流、知识库等AI应用,并且支持多渠道发布,让你的AI工具随时随地可用。 本文将分为两大核心部分:第一部分汇总Coze可落地的100个实用场景,帮你打开思路,找到适配自己需求的用法;第二部分详细讲解Coze生成的应用形态、发布流程和使用技巧,让你搭建完成后快速落地使用,真正实现“零代码上手,高效用AI”。 第一部分:Coze

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基于大疆MSDK实现的无人机视觉引导自适应降落功能 概述 最初需求:想要无人机在执行完航线任务后,一键落到一个指定的位置,简化人工控制。 实现一套完整的无人机自主降落功能,通过虚拟摇杆控制使无人机飞向指定位置,再利用视觉识别引导无人机精确降落到具体位置。本文中采用自适应降落策略,根据高度动态调整精度要求和下降速度,以实现安全、精确的降落。 核心点: * 虚拟摇杆导航替代FlyTo功能 * 双轴(X/Y)位置偏移实时调整 * 高度自适应降落策略 * 视觉识别引导定位 * 智能避障管理 系统架构 整体流程 否 是 高于50m 20-50m 5-20m 低于5m 是 否 是 否 否 是 用户触发Return to Vehicle 获取无人机GPS位置 计算与目标点距离 启动虚拟摇杆导航 飞向目标位置 5m/s 距离小于10m? 开始自适应降落 视觉识别系统 计算X/Y偏移量

基于4G Cat.1模组的AI陪伴教育机器人:政策驱动下的算力与物联网融合新机遇

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在万物互联与人工智能深度融合的“十五五”规划背景下,基于4G Cat.1模组的AI陪伴教育机器人正迎来历史性发展机遇。2025 年政府工作报告提出持续推进 “人工智能 +” 行动,支持大模型广泛应用;教育数字化已纳入国家战略部署,教育部等九部门《关于加快推进教育数字化的意见》明确将人工智能融入教育教学全要素全过程,推动智能教育装备普及与教育智能化升级。与此同时,工信部等六部门 2023 年联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》提出,到 2025 年智能算力占比达到 35%,为教育 AI 终端与边缘计算提供坚实算力支撑。在政策与技术双重驱动下,4G Cat.1模组凭借低功耗、广覆盖、高性价比的核心优势,正成为AI教育机器人领域的“黄金连接载体”,为教育数字化转型提供稳定可靠的技术底座。 政策红利:算力与教育融合的“双轮驱动” “十五五”规划与最新政府工作报告为教育数字化转型提供了强有力的政策支撑,尤其对AI教育终端与算力基础设施的融合应用提出了明确方向与要求。 1. 国家战略层面:AI教育终端是重要应用方向 2025 年《政府工作报告》