arXiv 人工智能· Chalindu Abeywansa, Sahan Gunasekara, Devindi De Silva, Seniru Dissanayake, Ranga Rodrigo, Peshala Jayasekara·· 1 天前AI 评分31
基于阿克曼转向移动机器人的连续环境视觉语言导航 Sim-to-Real 迁移
Sim-to-Real Transfer of Vision-Language Navigation in Continuous Environments Using an Ackermann-Steered Mobile Robot
AI 导读
该研究提出一种基于阿克曼转向移动机器人的视觉语言导航（VLN）Sim-to-Real 迁移方法，无需依赖导航图或全景视角即可在连续环境中完成自然语言导航。系统采用跨模态注意力（CMA）架构，结合线性光度调整及配备摄像头和 LiDAR 的机器人少量真实数据微调完成环境适配。在 SPL 与 nDTW 指标评估下，该模型可在专用硬件上实现高效离线运行。
来源：arXiv 人工智能 · arxiv.org