arXiv · Artificial Intelligence· Chalindu Abeywansa, Sahan Gunasekara, Devindi De Silva, Seniru Dissanayake, Ranga Rodrigo, Peshala Jayasekara·· 3 小时前AI 评分19
基于阿克曼转向移动机器人的连续环境视觉语言导航仿真到真实迁移
Sim-to-Real Transfer of Vision-Language Navigation in Continuous Environments Using an Ackermann-Steered Mobile Robot
AI 导读
该研究将连续环境下的视觉语言导航（VLN）方法从仿真迁移到真实世界，无需导航图或全景视图。系统采用跨模态注意力（CMA）架构，在仿真数据集上训练后，用自建的搭载相机与 LiDAR 的阿克曼转向机器人采集的真实数据微调，仅通过线性光度调整和少量 episode 微调，即可在专用硬件上离线运行。实验以 SPL 和 nDTW 指标评估，验证了方法的鲁棒性与适应性。
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