目标驱动导航技术概述 - 具身导航涉及语言理解、环境感知、路径规划三大技术支柱，目标驱动导航是其最具代表性的方向，要求智能体在陌生环境中仅凭目标描述自主完成探索与路径规划 [2] - 与传统视觉语言导航依赖显式指令不同，目标驱动导航需实现从"听懂指令走对路"到"看懂世界自己找路"的跃迁，涉及语义解析、环境建模与动态决策能力 [2] 技术应用场景 - 终端配送场景：美团无人配送车通过动态路径重规划在复杂城市环境执行任务，Starship Technologies的园区配送机器人已在欧美高校和社区部署 [3] - 医疗/酒店/餐饮场景：嘉楠科技、云迹科技、擎朗智能的商用服务机器人及美国Aethon公司的TUG系列实现药品、文件、餐食自主配送 [3] - 人形机器人领域：宇树科技Unitree系列通过Habitat预训练完成基础导航，智元机器人集成目标导航模块，特斯拉Optimus展示端到端操作能力 [3] 技术发展历程 - 第一代端到端方法：基于强化学习与模仿学习，在PointNav与闭集图片导航任务中SPL指标逼近人类表现 [5] - 第二代模块化方法：通过显式构建语义地图分解任务，利用CLIP等视觉语言模型提升零样本目标导航成功率 [5] - 第三代LLM/VLM融合方法：引入大语言模型生成语义指导策略，通过跨模态对齐解决开放词汇目标匹配问题 [7] 技术生态与挑战 - Habitat仿真生态形成覆盖空间认知到任务执行的闭环评测体系，融合视觉预训练模型、分布式强化学习与大语言模型技术 [4] - 当前技术梯度：PointNav和闭集ObjectNav接近人类水平，但开放词汇物体导航与动态障碍物场景仍存挑战 [4] - Sim2Real迁移框架为仿真到真实部署提供方法论，动态环境下的语义地图更新技术持续发展 [4] 课程核心内容 - 语义导航框架：系统剖析三代技术演进路径（端到端/模块化/LLM融合）及评测基准体系 [14] - Habitat仿真生态：解析Habitat-Sim/Lab/Baselines技术架构及NavMesh路径规划算法 [15][21] - 实战模块：涵盖端到端导航（ZSON/PIRLNav）、模块化架构（SemExp/VLFM）、LLM/VLM系统（InstructNav/3Dmem）的算法复现与改进 [15][16][17] - 大作业设计：聚焦VLFM算法复现，包括占据地图构建、边缘探索点生成、值地图生成及实机部署迁移 [18][22] 技术学习痛点与解决方案 - 跨领域知识整合困难：需同时掌握自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多领域碎片化知识 [9] - 实践闭环缺失：Habitat生态文档不足导致从理论到实践的过渡障碍 [9] - 课程解决方案：采用Just-in-Time Learning理念构建领域框架，结合实战环节完成闭环学习 [10][11][12]