在智能化浪潮中，机器人导航技术的进步令人瞩目。香港科技大学（广州）的李昊昂教授领衔的研究团队，巧妙地融合了视觉与语言，开创了视觉-语言导航技术新篇章。这项技术不仅让机器人能够自主定位、规划路径，还能与人类进行高效沟通。
想象一下，这样的机器人能够听懂你说：“前往餐厅，请将桌上那盘红烧肉递给我。”它便能迅速识别“餐厅”、“桌上”和“红烧肉”等关键词，精准执行任务。
然而，技术之路上并非一帆风顺。传统视觉导航技术受限于视角和模糊指令，而李昊昂教授团队则针对这些问题，提出了大模型调优策略。他们从室内外导航数据中提取视觉特征，对语言指令进行标注，使模型在复杂环境中也能稳定运行。
值得一提的是，在数据基础方面，传统的导航训练数据往往不足且标注成本高昂。李昊昂教授团队巧妙地利用仿真数据合成技术，借助创新的生成式扩散模型，大量合成多样化、高质量的视觉数据和语言描述，有效提升了模型的鲁棒性。
如此一来，机器人不仅拥有了更智能的导航能力，还能在复杂、未知的场景中游刃有余。未来，这样的技术将为我们的生活带来更多便利与惊喜。
机器人导航升级！多模态大模型破解限制
2025-01-21 11:57:23 来源:
大科技网
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在智能化浪潮中，机器人导航技术的进步令人瞩目。香港科技大学（广州）的李昊昂教授领衔的研究团队，巧妙地融合了视觉与语言，开创了视觉-语言导航技术新篇章。这项技术不仅让机器人能够自主定位、规划路径，还能与人类进行高效沟通。
想象一下，这样的机器人能够听懂你说：“前往餐厅，请将桌上那盘红烧肉递给我。”它便能迅速识别“餐厅”、“桌上”和“红烧肉”等关键词，精准执行任务。
然而，技术之路上并非一帆风顺。传统视觉导航技术受限于视角和模糊指令，而李昊昂教授团队则针对这些问题，提出了大模型调优策略。他们从室内外导航数据中提取视觉特征，对语言指令进行标注，使模型在复杂环境中也能稳定运行。
值得一提的是，在数据基础方面，传统的导航训练数据往往不足且标注成本高昂。李昊昂教授团队巧妙地利用仿真数据合成技术，借助创新的生成式扩散模型，大量合成多样化、高质量的视觉数据和语言描述，有效提升了模型的鲁棒性。
如此一来，机器人不仅拥有了更智能的导航能力，还能在复杂、未知的场景中游刃有余。未来，这样的技术将为我们的生活带来更多便利与惊喜。
责任编辑：T-Bone
