核心观点 - LOVON框架通过整合大语言模型(LLMs)、开放词汇视觉检测和语言-运动映射模型，解决了足式机器人在动态非结构化环境中长程多目标导航的难题[4][6] - 该框架在仿真环境中成功率(SR)达1.00，训练效率比同类最优模型提升240倍(1.5小时vs 360小时)[19] - 具备"即插即用"特性，兼容Unitree Go2/B2/H1-2等主流机器人平台，在真实世界实现开放世界适配、多目标追踪等四大突破[21][24] 技术架构 三大核心模块 - LLM任务规划器：可拆解复杂指令为连续子任务(如"先跑向椅子，再靠近行人")并动态调整顺序[18] - 开放词汇视觉检测：识别范围从背包/盆栽到汽车/宠物等非预定义类别目标[18] - 语言-运动模型(L2MM)：将文字指令直接转化为精确运动向量，实现"说走就走"的精准控制[18] 抗干扰设计 - 拉普拉斯方差滤波技术：通过清晰度特征分析过滤模糊帧，使有效检测帧比例提升25%[12] - 自适应执行逻辑：目标丢失时自动切换搜索模式，新指令可无缝衔接，外力干扰下快速重规划[15] 性能表现 仿真测试 - 在停车场/城市街道/雪地村庄等场景中： - 成功率(SR)1.00，超越EVT(0.94)和TrackVLA(1.00)[19] - 训练时间1.5小时，效率较TrackVLA(360小时)提升240倍[19] - 平均性能得分499.75，接近满分500[20] 真实场景 - 开放世界适配：可识别汽车至背包等不同尺寸目标[24] - 多目标追踪：连续完成"找椅子→找行人→找背包"任务无中断[24] - 动态鲁棒性：在螺旋楼梯/杂草丛等复杂地形稳定跟踪移动目标[24] - 抗干扰能力：目标移动或碰撞后能快速重新锁定[24] 应用价值 - 打破传统机器人导航的场景限制，推动家庭服务/工业巡检/野外科研等领域的实际应用[21][23] - 通过"通用框架+轻量化部署"设计理念，加速实验室技术向商业化落地转化[23]