# NavGPT-3 setzt neue Maßstäbe bei der Roboternavigation

> Das System erreicht bei Tests zur Navigation in Innenräumen menschliches Leistungsniveau: 81,5 % Erfolgsquote bei R2R‑CE und Gleichstand mit Menschen bei RxR‑CE.

Oossa · 2026-10-09 · https://oossa.com/de/navgpt-3-sets-new-benchmarks-in-robot-navigation

Ein Forschungsteam unter der Leitung von Gengze Zhou hat NavGPT-3 vorgestellt, eine Laufzeitumgebung, die ein großes Sprachmodell mit einer reaktionsschnellen Aktionssteuerung für Roboter verbindet. Die Umgebung lässt Schlussfolgern, Handeln und Überwachen in getrennten Threads ablaufen. So kann der Roboter Aufgaben schnell unterbrechen und wechseln. Die Aktionssteuerung mit 8 Milliarden Parametern wurde anhand von 19,28 Millionen Beispielen trainiert und erreichte beim Benchmark R2R‑CE bereits eine Erfolgsquote von 74,5 %. Mit dem vollständigen System steigerte NavGPT-3 den Wert bei diesem Test auf 81,5 % und erreichte bei RxR‑CE menschliches Leistungsniveau. Pro Episode bewältigte das System die Routen in etwa 1 Minute und 22 Sekunden.

## Die Fakten

- Veröffentlicht am 2026-10-09
- NavGPT-3 erreicht bei R2R‑CE eine Erfolgsquote von 81,51 % und bei RxR‑CE von 90,43 %

## Warum es wichtig ist

Das zeigt, dass Roboter sprachliches Schlussfolgern auf hoher Ebene mit schneller Steuerung auf niedriger Ebene verbinden können. Damit rückt eine autonome Navigation näher, die ebenso schnell und zuverlässig ist wie die von Menschen.

## Quellen und Referenzen

1. [NavGPT-3: Harnessing Context in a Hierarchical Navigation Runtime](https://arxiv.org/abs/2610.10787) – arXiv cs.RO, 2026-10-09

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-09