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  • 技术梳理 | 视觉语言导航（VLN）入门基础！ - 知乎
    视觉语言导航（Vision-Language Navigation, VLN）是一个多学科交叉的研究领域，涵盖了 自然语言处理 、 计算机视觉 、 多模态信息融合 以及 机器人导航 等多个学科。
  • 视觉语言导航这项任务是什么？盘一下VLN的最新工作 - 知乎
    本文提出了 Safe-VLN 算法，用于解决连续环境中视觉语言导航（VLN-CE）的碰撞问题，提升导航安全性。 模型将 VLN-CE 中的碰撞分为三种类型，即 路点碰撞（预测路点在障碍区）、导航碰撞（前往路点过程中遇障）和动态碰撞（因时变因素路点不可导航）。
  • VLN阅读报告1：Vision-and-Language Navigation综述 . . .
    具体来说，VLN的目标是让一个 agent 根据 自然语言指令 和 视觉场景 探索没见到过的 现实环境，从而实现导航，找到具体物品等具体任务。 任务： VLN任务包含三个关键要素：agent（需要被训练和学习的机器人）， oracle （模拟人的作用）和真实环境。
  • 09. 24 | 视觉语言导航（Vision-and-Language Navigation . . .
    2019年，我们通过提出第一个基准VLN任务和数据集Room-to-Room (R2R)开启了这个方向。 从那时起，许多新的模型和数据集被提出，包括我们的REVERIE-真实室内环境中的远程具体化视觉参考表达。
  • 机器人视觉语言导航进入R1时代！港大联合上海AI Lab提出 . . .
    由香港大学与上海AI Lab联合提出的VLN-R1，具备将自然语言指令直接转化为第一人称视角下的连续导航动作的能力，无需依赖离散地图，能在复杂环境中灵活感知、决策与行动，实现类人级别的具身智能导航。
  • 视觉-和-语言（VLN）导航的综述：任务、方法和未来方向 - 知乎
    视觉与语言导航 (VLN) 是实现这一目标的一个基础性跨学科研究课题，并日益受到自然语言处理、计算机视觉、机器人技术和机器学习领域的关注。 本文回顾 VLN 这一新兴领域的当代研究，涵盖任务、评估指标、方法等。
  • VLN模型 - 知乎
    写在前面 视觉语言导航 (VLN)是具身智能和多模态理解的重要整合，使自主智能体能够解释自然语言指令并在复杂的未知环境中进行导航。 与仅依赖视觉输入或预定航点的传统导航任务不同，VLN需要语言理解和视觉感知…
  • arXiv-2024 | 中山大学重磅出炉！LH-VLN：长期发展眼光的 . . .
    研究方法 论文提出了多阶段长期视觉语言导航（Long-Horizon Vision-Language Navigation，LH-VLN）任务，并开发了自动化数据生成平台NavGen和新的基准LHPR-VLN来支持该任务。 NavGen平台 NavGen平台通过双向、多粒度生成方法构建具有复杂任务结构的数据集。


















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