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]