arXiv cs.AI· Chalindu Abeywansa, Sahan Gunasekara, Devindi De Silva, Seniru Dissanayake, Ranga Rodrigo, Peshala Jayasekara·· 27 天前AI 评分31
基于阿克曼转向机器人的连续环境视觉语言导航 Sim-to-Real 迁移
Sim-to-Real Transfer of Vision-Language Navigation in Continuous Environments Using an Ackermann-Steered Mobile Robot
AI 导读
该研究提出一种基于阿克曼转向移动机器人的视觉语言导航（VLN）Sim-to-Real 迁移方法，无需依赖导航图或全景视角即可在连续环境中运行。系统采用 Cross-Modal Attention（CMA）架构，结合车载相机与 LiDAR 数据，通过线性测光调整及少量真实回合微调实现实机适应并支持专用硬件离线运行。经 SPL 和 nDTW 指标评估，该方案验证了其鲁棒性与适应性。
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