arXiv cs.RO· Senda Chen, Changxu Cheng, Fangdi Li, Tao Wang, Wuyue Zhao·· 5 天前
LaTraNav：学习语言条件可通行性表示的自适应视觉导航框架
Learning Language-Conditioned Traversability Representations for Adaptive Visual Navigation
AI 导读
LaTraNav 通过异步架构学习语言条件可通行性表示，用慢速 VLM 生成可通行性与导航目标的潜在表示，再由快速流匹配规划器据此规划路径。其仿真数据生成管线可产出带语言指令、可通行性地图与目标位置的可控轨迹，并借图像翻译提升视觉真实感。实验显示潜在条件优于显式分割掩码，异步调度在相同语义更新率下将路径更新率提升 6.05 倍。
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