点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 GianlucaMonaci 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 研究背景与核心问题 图像目标导航（Image goal navigation）需要两种关键能力：一是核心导航技能，包括检测自由空间、障碍物 及基于内部表征做决策；二是通过比较视觉观察与目标图像计算方向信息。当前主流方法要么依赖专门的图 像匹配，要么预训练计算机视觉模块进行相对位姿估计。 研究聚焦于一个关键问题：该任务能否如近期研究所说，通过强化学习（RL）对完整智能体进行端到端训 练来高效解决？若答案为肯定，其影响将超出具身AI领域，有望仅通过导航奖励来训练相对位姿估计模型。 核心研究内容与方法 关键架构选择 研究探讨了多种架构设计对任务性能的影响，核心在于如何支持图像间的隐式对应计算，这对提取方向信息 至关重要。主要架构包括（figure 2）： 实验设计 Late Fusion ：分别编码观察图像和目标图像 ...