LaTraNav：学习以语言为条件的通行性表征，实现自适应视觉导航

LaTraNav 是一个学习语言条件通行性表征的自适应视觉导航框架，用慢速视觉语言模型生成通行性与导航目标的潜表征，再用快速流匹配规划器据此做像素空间路径规划。系统配套可生成可控轨迹的仿真数据管线与逼真图像翻译，在多来源数据集上验证了语言引导的通行性分割与目标定位。潜表征优于显式分割掩码，异步调度在同语义更新率下将路径更新率提升 $6.05\times$。