目标驱动导航技术概述 - 具身导航是具身智能的核心领域，涉及语言理解、环境感知、路径规划三大技术支柱，目标驱动导航通过赋予机器人自主决策能力成为最具代表性的方向 [2] - 目标驱动导航要求智能体在陌生三维环境中仅凭目标描述（坐标、图片、自然语言）自主完成环境探索与路径规划，实现从"听懂指令走对路"到"看懂世界自己找路"的跃迁 [2] - 技术落地需解决语义解析（识别空间特征与视觉属性）、环境建模（构建空间拓扑）、动态决策（避开移动障碍）等挑战，依赖计算机视觉、强化学习与3D语义理解的交叉突破 [2] 产业化应用场景 - 终端配送场景中，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、酒店及餐饮场景中，嘉楠科技、云迹科技、擎朗智能的商用服务机器人以及美国Aethon公司的TUG系列实现药品、文件和餐食自主配送 [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任务，智元机器人集成目标驱动导航模块，特斯拉Optimus展示端到端操作能力 [3] 技术演进与生态发展 - Habitat仿真生态完整记录技术迭代轨迹，评测体系从点导航（PointNav）扩展至图像导航（ImageNav）、目标导航（ObjectNav）及移动抓取任务 [4] - 技术突破包括视觉预训练模型提升特征泛化能力，分布式强化学习框架（DDPPO）使PointNav任务SPL指标显著提升，大语言模型解决开放词汇导航难题 [4] - 当前技术梯度明显：PointNav和闭集ObjectNav接近人类表现，开放词汇物体导航和动态障碍物场景仍面临重大挑战 [4] 三代技术路线迭代 - 第一代端到端方法基于强化学习与模仿学习框架，在点导航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，利用预训练视觉语言模型（如CLIP）实现跨模态语义对齐，零样本目标导航任务成功率显著提升 [5] - 第三代LLM/VLM融合方法引入大语言模型知识推理能力，生成语义指导的探索策略，并通过视觉语言模型提升开放词汇目标匹配精度 [7] 技术挑战与学习路径 - 目标驱动导航需综合自然语言处理、计算机视觉、强化学习和场景图知识，领域论文数量繁多且碎片化，入门难度高 [9] - Habitat生态研究缺乏高质量文档，学习过程中需结合实战完成闭环但缺乏系统指导 [9] - 课程设计聚焦三大核心：快速入门核心技术栈、构建领域研究框架、理论结合实践完成算法复现与部署 [10][11][12] 课程体系架构 - 第一章系统构建理论基础与技术谱系，对比分析三代技术演进路径（端到端训练、模块化架构、LLM/VLM融合） [16] - 第二章深度解构Habitat仿真平台技术架构，实践内容包括RGB/Depth相机配置、物理属性参数化及NavMesh路径规划算法调试 [17][28] - 第三至五章分别解析端到端导航（ZSON/PIRLNav框架）、模块化导航（SemExp/VLFM路径）、LLM/VLM驱动系统（InstructNav/3Dmem模型）的算法设计 [19][21][23] - 大作业要求复现VLFM算法并探索实机部署，涵盖占据地图构建、边缘探索点生成、值地图设计及仿真到真实场景迁移 [25][29] 行业应用与人才需求 - 目标学员包括机器人抓取领域从业人员、具身智能研究者、计算机视觉/自动驾驶转行者，需具备Python/PyTorch基础及3060以上显卡算力 [33] - 课程培养目标涵盖Habitat仿真开发能力、零样本导航技术落地、Sim2Real部署流程掌握，匹配科研与工业应用需求 [33]

目标驱动导航技术概述 - 具身导航是具身智能的核心领域，涉及语言理解、环境感知、路径规划三大技术支柱，目标驱动导航通过赋予机器人自主决策能力，成为最具代表性的方向 [2] - 目标驱动导航要求智能体在陌生三维环境中仅凭目标描述（坐标、图片、自然语言）自主完成环境探索与路径规划，实现从"听懂指令走对路"到"看懂世界自己找路"的跃迁 [2] - 技术需融合语义解析（识别空间特征与视觉属性）、环境建模（构建空间拓扑）及动态决策（避开移动障碍），依赖计算机视觉、强化学习与3D语义理解的交叉突破 [2] 产业化落地现状 - 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的TUG系列实现药品、文件、餐食自主配送，提升服务响应效率 [3] - 人形机器人适配：宇树科技Unitree系列通过Habitat预训练完成基础导航，智元机器人集成工业场景导航模块，特斯拉Optimus展示端到端操作能力 [3] 技术演进与生态发展 - Habitat仿真生态完整记录技术迭代：从2020年CVPR提出PointNav基准扩展至ImageNav、ObjectNav及移动抓取任务，形成空间认知到任务执行的闭环 [4] - 关键技术突破：视觉预训练模型（如Masked Autoencoder）提升特征泛化能力，分布式强化学习框架（DDPPO）显著提升PointNav任务SPL指标，大语言模型（LLM）解决开放词汇导航难题 [4] - 当前技术梯度：PointNav和闭集ObjectNav接近人类表现，开放词汇物体导航和动态障碍物场景仍存挑战，Sim2Real迁移框架推动仿真到真实部署 [4] 三代技术路线迭代 - **第一代端到端方法**：基于强化学习与模仿学习框架，聚焦网络结构设计、奖励函数优化及数据多样性增强，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为探索与目标定位，利用预训练视觉语言模型（如CLIP）实现跨模态语义对齐，零样本目标导航任务中未见物体场景成功率显著提升 [5] - **第三代LLM/VLM融合方法**：引入大语言模型知识推理生成语义指导策略，通过视觉语言模型提升开放词汇匹配精度，当前重点为设计场景表征接口（Scene Representation Interface）以解析3D环境特征 [7] 技术挑战与学习路径 - 具身导航需综合自然语言处理、计算机视觉、强化学习和场景图知识，领域论文数量繁多且碎片化，初学者易因缺乏系统框架而放弃 [9] - 学习需结合实战闭环，但Habitat生态缺少高质量文档，仿真训练到实际部署的过渡存在门槛 [9] - 行业推出首门目标导航算法与实战课程，基于Just-in-Time Learning理念，覆盖核心技术栈、领域框架构建及理论到实践的完整闭环 [10][11][12] 课程核心内容 - **语义导航框架**：系统阐释Point/Image/Object/Instance Navigation任务定义及三代技术演进路径（端到端训练、模块化架构、LLM/VLM融合） [16] - **Habitat仿真生态**：深度解构Habitat-Sim/Lab/Baselines技术架构，实践RGB/Depth相机配置、NavMesh路径规划算法及HM3D/MP3D数据集部署 [17][28] - **方法论与实战**： - 端到端导航：解析ZSON、PIRLNav、Implicit-Map等框架的算法设计与性能差异 [19] - 模块化导航：对比SemExp（强化学习生成热力图）与VLFM（视觉语言模型跨模态匹配）的技术路径 [21] - LLM/VLM驱动：探讨InstructNav、UniGoal、3Dmem的集成范式与SOTA优化方案 [23] - **大作业**：聚焦VLFM算法复现与真实部署，涵盖占据地图构建、边缘探索点生成、值地图设计及仿真到实机迁移 [25][29] 行业应用与人才需求 - 目标人群：机器人抓取领域从业者、具身智能研究者、传统CV/自动驾驶转行者，需具备Python/PyTorch基础及3060以上显卡算力 [33] - 能力培养：掌握Habitat仿真开发、零样本导航/开放词汇识别技术落地、Sim2Real部署流程，可独立开展论文级算法改进与工程优化 [33]

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、环境建模和动态决策能力[2] - 技术依赖计算机视觉、强化学习与3D语义理解的交叉突破，典型场景如"去厨房拿可乐"需识别空间特征、构建拓扑地图并避开动态障碍[2] 产业化落地现状 - 终端配送领域：美团无人配送车采用动态路径重规划技术，Starship Technologies的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、擎朗智能的商用机器人实现药品、文件、餐食自主配送，美国Aethon公司TUG系列提升服务效率[3] - 人形机器人适配：宇树科技Unitree系列通过Habitat预训练完成基础导航，智元机器人集成工业场景导航模块，特斯拉Optimus展示端到端操作能力[3] 技术演进与生态发展 - Habitat仿真生态完整记录技术迭代，从2020年CVPR点导航基准扩展至图像导航、目标导航及移动抓取任务，形成闭环评测体系[4] - 关键技术突破包括：视觉预训练模型提升特征泛化，分布式强化学习框架DDPPO使PointNav任务SPL指标显著提升，LLM解决开放词汇导航难题[4] - 当前技术梯度：PointNav和闭集ObjectNav接近人类表现，开放词汇物体导航和动态障碍场景仍存挑战，Sim2Real迁移框架推动实际部署[4] 三代技术路线迭代 - 第一代端到端方法：基于强化学习与模仿学习，在点导航和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，零样本目标导航中未见物体场景成功率显著提升[5] - 第三代LLM/VLM融合方法：利用大语言模型生成语义指导策略，视觉语言模型提升开放词汇匹配精度，重点开发场景表征接口[7] 技术挑战与学习路径 - 具身导航需综合自然语言处理、计算机视觉、强化学习和场景图知识，领域论文碎片化且实战指导缺乏，Habitat生态文档不足提高入门门槛[9] - 解决方案包括构建领域框架、理论结合实践、系统化课程设计，覆盖语义导航核心框架、Habitat仿真生态、端到端/模块化/LLM-VLM导航方法及实战部署[10][11][12] 课程体系与目标 - 课程大纲分12周，涵盖Habitat仿真开发、端到端/模块化/LLM-VLM方法理论与实践，最终完成VLFM算法复现与真实场景部署[16][17][19][21][23][25] - 面向机器人抓取从业人员、具身智能研究者、CV/自动驾驶转行者，培养独立开展算法改进与工程优化的能力，掌握Sim2Real部署流程[33]

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 [1] - 与传统视觉语言导航不同，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的交叉突破 [1] 产业化落地现状 - 终端配送场景中，美团无人配送车通过动态路径重规划执行任务，Starship Technologies的园区配送机器人已在欧美高校和社区部署 [2] - 医疗、酒店及餐饮场景中，嘉楠科技、云迹科技、擎朗智能的商用服务机器人以及美国Aethon公司的TUG系列实现药品、文件和餐食的自主配送 [2] - 人形机器人领域，宇树科技Unitree系列通过Habitat预训练完成导航任务，智元机器人集成目标驱动导航模块，特斯拉Optimus展示端到端操作能力 [2] 技术演进与生态发展 - 基于Habitat仿真的具身导航生态自2020年CVPR提出点导航基准以来，逐步扩展至图像导航、目标导航及移动抓取任务，形成闭环评测体系 [3] - 视觉预训练模型提升特征泛化能力，分布式强化学习框架使PointNav任务SPL指标显著提升，大语言模型解决部分开放词汇导航难题 [3] - 当前技术进展呈现梯度：PointNav和闭集ObjectNav接近人类表现，开放词汇物体导航和动态障碍物场景仍面临挑战 [3] 三代技术路线迭代 - 第一代端到端方法基于强化学习与模仿学习框架，在点导航与闭集图片导航任务中取得突破，SPL指标逼近人类表现 [4] - 第二代模块化方法通过显式构建语义地图，在零样本目标导航任务中展现优势，未见物体场景下成功率提升明显 [4] - 第三代LLM/VLM融合方法引入大语言模型的知识推理能力，提升开放词汇目标匹配精度，当前研究重点在于设计场景表征接口 [6] 技术挑战与学习痛点 - 目标驱动导航需掌握自然语言处理、计算机视觉、强化学习和场景图相关知识，学习路径碎片化且论文数量繁多 [8] - 缺乏系统实战指导和高质量文档，Habitat生态的导航研究入门难度较高 [8] 课程特点与大纲 - 课程基于Just-in-Time Learning理念，帮助学员快速掌握核心技术栈并构建领域框架 [9][10] - 课程涵盖目标驱动导航理论基础、Habitat仿真生态解析、三代技术方法论及实战环节，最终聚焦VLFM算法复现与真实场景部署 [14][15][16][17][18] - 课程进度安排为3个月，覆盖端到端方法、模块化架构及LLM/VLM驱动系统的理论与实践 [24][25] 目标学员与预期成果 - 目标学员包括机器人抓取领域从业人员、具身智能研究者、传统CV或自动驾驶转行者等，需具备Python和PyTorch基础 [23] - 预期成果包括掌握主流框架复现能力、零样本导航技术落地、Sim2Real部署流程理解及独立开展算法改进的能力 [25]

机器人导航技术演变 - 技术路线从传统建图定位导航向基于大模型方案演变，分为视觉语言导航(VLN)和目标导航两类 [1] - VLN核心是"听懂指令走对路"，目标导航核心是"看懂世界自己找路" [1][6] 视觉语言导航(VLN)技术架构 - 任务包含理解语言指令、感知环境、规划运动策略三方面，系统由视觉语言编码器、环境历史表征、动作策略模块构成 [2] - 主流采用预训练视觉语言模型和LLM进行指令拆解，编码器设计需解决多模态表征空间投影问题 [2] - 序列决策通过隐式端到端(隐变量)或显式端到端(拓扑图/BEV语义地图)方法实现环境建模 [2] - 策略学习从标注数据转向LLM知识蒸馏，数据增强是关键 [3] 目标导航技术突破 - 需在陌生环境中仅凭目标描述自主完成探索与路径规划，涉及语义解析、环境建模、动态决策 [4][6] - 需整合计算机视觉、强化学习与3D语义理解技术，实现从被动执行到主动决策的跃迁 [6] 商业应用现状 - 美团无人配送车、Starship Technologies园区机器人实现动态环境配送 [8] - 嘉楠科技、云迹科技、擎朗智能的医疗/酒店机器人完成药品/餐食自主配送 [8] - 人形机器人领域：宇树科技Unitree系列、智元工业机器人、特斯拉Optimus集成目标导航模块 [8][9] - 导航技术岗位需求旺盛，部分公司开出七位数年薪 [9] 技术学习挑战 - 需掌握自然语言处理、计算机视觉、强化学习、图神经网络等多领域知识 [10] - 知识碎片化且论文数量庞大，跨领域学习路径困难 [10] 专业课程内容 - VLN课程覆盖仿真环境、端到端方法、数据增强策略及实战，培养1年从业经验 [13][15][16] - 目标导航课程包含Habitat仿真、LLM/VLM驱动系统、Sim2Real部署等，实现零样本导航能力 [16][17]

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]

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、环境建模和动态决策能力[2] 产业化落地现状 - 终端配送场景中，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/餐饮场景中，嘉楠科技、云迹科技、擎朗智能的商用服务机器人及美国Aethon的TUG系列实现药品、文件和餐食自主配送[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] 技术发展代际 - 第一代端到端方法：基于强化学习与模仿学习，在PointNav和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，在零样本ObjectNav任务中未见物体场景成功率显著提升[5] - 第三代LLM/VLM融合方法：利用大语言模型生成语义指导策略，视觉语言模型提升开放词汇匹配精度，当前重点为设计场景表征接口[7] Habitat仿真生态 - 2020年CVPR提出PointNav基准后，评测体系扩展至ImageNav、ObjectNav及移动抓取任务，形成技术闭环[4] - 视觉预训练模型提升特征泛化能力，DDPPO框架使PointNav任务SPL指标显著提升，LLM解决部分开放词汇导航难题[4] - Meta AI的Sim2Real迁移框架为仿真到真实部署提供方法论，CMU与Stanford推动动态环境语义地图更新技术[4] 技术挑战与课程设计 - 学习路径需整合自然语言处理、计算机视觉、强化学习和场景图知识，面临论文碎片化与实战闭环缺失的挑战[9] - 课程覆盖三代技术演进路径（端到端/模块化/LLM融合），包含Habitat仿真生态解析及VLFM算法复现等实战环节[15][16][24] - 学员将掌握零样本导航、开放词汇识别等关键技术，理解Sim2Real部署流程，具备论文级算法改进能力[31]

目标驱动导航技术概述 - 具身导航是具身智能的核心领域，涉及语言理解、环境感知、路径规划三大技术支柱，目标驱动导航通过赋予机器人自主决策能力成为最具代表性的方向[2] - 目标驱动导航要求智能体在陌生三维环境中仅凭目标描述（坐标、图片、自然语言）自主完成环境探索与路径规划，实现从"听懂指令走对路"到"看懂世界自己找路"的跃迁[2] - 该技术已在终端配送、医疗、酒店及餐饮场景实现产业化落地，如美团无人配送车、Starship Technologies园区机器人、嘉楠科技服务机器人等[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框架，在点导航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，在零样本目标导航任务中展现显著优势，未见物体场景成功率提升明显[5] - 第三代LLM/VLM融合方法引入大语言模型知识推理能力，重点解决开放词汇目标导航中的未知类别识别难题[7][8] 产业应用现状 - 人形机器人领域加速渗透目标驱动导航技术，宇树科技Unitree系列、智元机器人、特斯拉Optimus均展示相关能力[3] - 医疗场景中美国Aethon公司TUG系列实现药品自主配送，云迹科技与擎朗智能的商用机器人提升服务响应效率[3] - 社交导航算法使配送机器人具备动态环境应对能力，美团无人车与Starship Technologies产品已在城市与园区部署[3] 技术生态与评测体系 - Habitat仿真生态完整记录领域技术迭代轨迹，评测体系从点导航扩展至图像导航、目标导航及移动抓取任务[4] - 视觉预训练模型提升特征泛化能力，分布式强化学习框架使PointNav任务SPL指标显著提升[4] - Meta AI提出的Sim2Real迁移框架为仿真训练到真实部署提供方法论参考[4] 技术挑战与突破 - 当前PointNav和闭集ObjectNav接近人类表现，但开放词汇物体导航和动态障碍物场景仍面临重大挑战[4] - CMU与Stanford等机构推动动态环境下的语义地图更新技术，领域研究正从仿真优化转向实际部署[4] - 大语言模型通过跨模态对齐解决部分开放词汇导航难题，3D特征编码方法持续优化[23]

目标驱动导航技术概述 - 具身导航是具身智能的核心领域，涉及语言理解、环境感知、路径规划三大技术支柱 [2] - 目标驱动导航要求智能体在陌生三维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 [2] 技术应用与产业化落地 - 终端配送场景中，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 [3] - Starship Technologies的园区配送机器人已在欧美高校和社区部署 [3] - 医疗、酒店及餐饮场景中，嘉楠科技、云迹科技等公司的商用服务机器人实现药品、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任务 [3] - 特斯拉Optimus展示了"取放电池"等端到端操作能力 [3] 技术演进与评测体系 - 基于Habitat仿真的具身导航生态完整记录了领域技术迭代轨迹 [4] - 评测体系从点导航扩展到图像导航、目标导航及移动抓取任务，形成闭环 [4] - 当前技术进展呈现梯度：PointNav和闭集ObjectNav接近人类表现，开放词汇导航仍面临挑战 [4] - Meta AI提出的Sim2Real迁移框架为仿真到真实部署提供方法论参考 [4] 三代技术路线迭代 - 第一代端到端方法：基于强化学习与模仿学习框架，在点导航任务中取得突破 [5] - 第二代模块化方法：通过显式构建语义地图，在零样本目标导航任务中展现优势 [5] - 第三代LLM/VLM融合方法：引入大语言模型知识推理能力，提升开放词汇目标匹配精度 [7][8] 技术学习挑战 - 需要掌握自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多领域知识 [10] - 各领域论文数量繁多、知识碎片化，入门难度高 [10] - 基于Habitat生态的研究缺少高质量文档，提高学习门槛 [10] 课程特点与内容 - 基于Just-in-Time Learning理念，帮助学员快速掌握核心技术栈 [11] - 梳理目标驱动导航研究发展脉络，构建领域框架 [12] - 理论结合实践，配有实战环节完成闭环学习 [13] - 课程涵盖端到端导航、模块化架构、LLM/VLM驱动系统等核心内容 [16][19][21][23] - 大作业聚焦VLFM算法复现与真实场景部署 [25][31] 课程安排与受众 - 课程开课时间7月25日，3个月完成结课 [33] - 面向机器人抓取从业人员、具身智能研究者、计算机视觉专业人士等 [32] - 学员需具备Python和PyTorch基础，显卡3060及以上算力 [32]