MessyNav让机器人无需针对特定任务训练也能清理通路

研究人员推出了MessyNav框架，帮助移动机器人在杂乱空间中导航，并判断如何处理挡路的障碍物。它采用视觉语言模型——一种能够理解图像和文本的系统——评估物体，再规划是将其拨到一旁、拾起还是避开。

在真实机器人测试中，研究团队报告称，与表现最好的基线方法相比，成功率提高了27个百分点。研究人员还表示，在规模更大的离线评估中，该框架也取得了统计学上显著的提升，且未针对这些任务进行专门训练。