# MessyNav помогает роботам расчищать путь без специального обучения

> Фреймворк использует визуально-языковую модель, чтобы решать, отодвинуть препятствие, поднять его или обойти.

Oossa · 2026-11-06 · https://oossa.com/ru/messynav-lets-robots-clear-paths-without-task-specific-training

Исследователи представили MessyNav — фреймворк, который помогает мобильным роботам ориентироваться в загромождённых пространствах и выбирать, что делать с препятствиями на пути. Система использует визуально-языковую модель, интерпретирующую изображения и текст, чтобы оценивать объекты и решать, сдвинуть их в сторону, поднять или обойти.

В испытаниях на реальных роботах команда сообщает об улучшении показателя успешности на 27 процентных пунктов по сравнению с самым сильным базовым методом. По данным исследователей, в более масштабной офлайн-оценке результаты также статистически значимо улучшились — при этом модель не обучали специально для выполнения этих задач.

## Факты

- MessyNav оценивали на мобильном роботе-манипуляторе в помещениях и на открытом воздухе.
- Статья указана как работа для CoRL 2026.

## Почему это важно

Для команд, создающих роботов для домов и других загромождённых пространств, MessyNav предлагает способ выбирать между перемещением предметов и обходом препятствий без специального обучения под конкретные задачи. Однако по аннотации нельзя судить о том, насколько хорошо система работает за пределами описанных испытаний.

## Источники и ссылки

1. [MessyNav: Zero-Shot Navigation via Manipulation in Messy Environments](https://arxiv.org/abs/2611.07417) – arXiv cs.RO, 2026-11-06

Обновлено: 2026-11-06