影音先锋橹撸资源_人妻少妇孑伦无码视频_日本女人牲交视频免费看_国产香蕉视频上线免费_波多野结超清无码中文影片_婷婷色丁香五月激情综合在线观看_寡妇高潮流白浆A片_国产精品九色 Av_花房姑娘电影未删减版免费观看_国产亚洲综合一区三区在线播放

本文一作彭道杰，香港科技大學(xué)廣州在讀博士生；共同一作曹嘉航，北京人形機器人創(chuàng)新中心實習(xí)生；共同一作張強香港科技大學(xué)廣州在讀博士生，北京人形機器人創(chuàng)新中心學(xué)術(shù)委員會主任；通訊導(dǎo)師馬駿，香港科技大學(xué)廣州&香港科技大學(xué)助理教授。

在復(fù)雜的開放環(huán)境中，讓足式機器人像人類一樣自主完成「先跑到椅子旁，再快速接近行人」這類長程多目標(biāo)任務(wù)，一直是robotics領(lǐng)域的棘手難題。傳統(tǒng)方法要么局限于固定目標(biāo)類別，要么難以應(yīng)對運動中的視覺抖動、目標(biāo)丟失等實時挑戰(zhàn)，導(dǎo)致機器人在真實場景中常?！该月贰够颉刚J(rèn)錯對象」。

香港科技大學(xué)廣州聯(lián)合北京人形創(chuàng)新中心重磅推出的LOVON（LeggedOpen-VocabularyObjectNavigator）框架，為這一難題帶來了創(chuàng)新性的解決方案。它首次將大語言模型（LLMs）的任務(wù)規(guī)劃能力、開放詞匯視覺檢測的泛化能力，以及精準(zhǔn)的語言-運動映射模型融合在一起，讓足式機器人在動態(tài)、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中也能高效完成長程目標(biāo)導(dǎo)航，實現(xiàn)了足式機器人在開放世界中對動態(tài)目標(biāo)的長視野精準(zhǔn)追蹤，兼容UnitreeGo2、B2、H1-2等主流平臺，用「即插即用」的特性打破了傳統(tǒng)機器人導(dǎo)航的場景限制。

論文：《LOVON:LeggedOpen-VocabularyObjectNavigator》LOVON論文地址:https://arxiv.org/pdf/2507.06747項目地址：https://daojiepeng.github.io/LOVON/代碼地址：https://github.com/DaojiePENG/LOVON視頻地址：https://www.bilibili.com/video/BV1xh3ezJEJn/

攻克開放世界導(dǎo)航難題，LOVON強勢登場

開放世界環(huán)境中的目標(biāo)導(dǎo)航，對于機器人系統(tǒng)而言是一項艱巨且普遍存在的挑戰(zhàn)。尤其是執(zhí)行長視野任務(wù)時，不僅需要機器人具備開放世界物體檢測能力，還需進行高級任務(wù)規(guī)劃。傳統(tǒng)方法往往難以有效整合這些關(guān)鍵組件，這極大地限制了它們應(yīng)對復(fù)雜、長距離導(dǎo)航任務(wù)的能力。

LOVON框架應(yīng)運而生，它巧妙地將大型語言模型用于分層任務(wù)規(guī)劃，并與開放詞匯視覺檢測模型深度融合，專為在動態(tài)、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中實現(xiàn)高效的長距離目標(biāo)導(dǎo)航而打造。面對真實世界中諸如視覺抖動、復(fù)雜環(huán)境以及目標(biāo)臨時丟失等棘手問題，LOVON設(shè)計了專門的解決方案，例如用于視覺穩(wěn)定的拉普拉斯方差濾波技術(shù)。同時，為機器人開發(fā)了一套功能性執(zhí)行邏輯，確保LOVON在自主導(dǎo)航、任務(wù)適應(yīng)以及穩(wěn)健完成任務(wù)等方面具備強大的能力。

三大核心模塊協(xié)同，構(gòu)建智能導(dǎo)航閉環(huán)

LOVON創(chuàng)新性地整合了三大核心模塊，打通了「語言-視覺-運動」的閉環(huán)。

LLM任務(wù)規(guī)劃器：如同為機器人賦予了人類般的思考能力，能夠?qū)㈤L視野任務(wù)進行拆解。比如，它可以把「先跑向椅子，再快速靠近行人」這樣的復(fù)雜指令，細(xì)致地分解為一系列連續(xù)的子任務(wù)，并根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整執(zhí)行順序，讓機器人能夠有條不紊地完成復(fù)雜任務(wù)。開放詞匯視覺檢測：突破了傳統(tǒng)預(yù)定義類別的限制，使機器人能夠識別從常見的「背包」「盆栽」到「汽車」「寵物」等各類豐富多樣的目標(biāo)。這一特性讓機器人能夠輕松適配日常生活中的各種場景，無論是在室內(nèi)環(huán)境中尋找特定物品，還是在戶外環(huán)境中識別動態(tài)目標(biāo)，都能應(yīng)對自如。語言-運動模型（L2MM）：該模塊能夠?qū)⑽淖种噶钆c視覺反饋直接轉(zhuǎn)化為精確的運動向量，從而精準(zhǔn)地控制機器人的速度和方向。這意味著機器人可以根據(jù)接收到的指令，迅速做出反應(yīng)，實現(xiàn)「說走就走，說停就?！沟木珳?zhǔn)運動控制，大大提高了任務(wù)執(zhí)行的效率和準(zhǔn)確性。

抗干擾視覺處理，解決畫面抖動難題

足式機器人在運動過程中，機身的抖動常常導(dǎo)致獲取的視覺畫面模糊不清，這使得目標(biāo)檢測頻繁失效，成為影響機器人導(dǎo)航性能的一大障礙。為了解決這一「看不清楚」的老大難問題，LOVON提出了基于拉普拉斯方差濾波技術(shù)。通過對圖像清晰度特征進行深入分析，該技術(shù)能夠自動識別并過濾掉模糊的圖像幀，同時用最近的清晰幀進行替換。再配合滑動平均濾波，有效地將機器人有效檢測幀的比例提升了25%。

這一技術(shù)的應(yīng)用，使得機器人在奔跑、上下樓梯等運動狀態(tài)下，依然能夠穩(wěn)定地鎖定目標(biāo)，為后續(xù)的導(dǎo)航?jīng)Q策提供可靠的視覺信息。

自適應(yīng)執(zhí)行邏輯，賦予機器人「隨機應(yīng)變」能力

在復(fù)雜多變的真實世界中，機器人可能會面臨各種突發(fā)情況，如目標(biāo)突然丟失、指令發(fā)生更新或者受到外力干擾等。LOVON的自適應(yīng)執(zhí)行邏輯為機器人應(yīng)對這些情況提供了有力支持。當(dāng)目標(biāo)丟失時，機器人會自動切換至「搜索模式」，通過左右旋轉(zhuǎn)掃描周圍環(huán)境，迅速重新定位目標(biāo)；當(dāng)接收到新的指令時，能夠無縫銜接并執(zhí)行新任務(wù)，確保任務(wù)的連貫性；即便在受到外力碰撞等干擾時，也能快速重新規(guī)劃路徑，繼續(xù)朝著目標(biāo)前進。

這種「隨機應(yīng)變」的能力，讓機器人在真實世界的復(fù)雜場景中能夠保持穩(wěn)定的任務(wù)執(zhí)行能力，極大地提升了其適應(yīng)性和可靠性。

從仿真到真實世界：多項指標(biāo)刷新紀(jì)錄

經(jīng)過嚴(yán)格測試，LOVON在仿真與真實環(huán)境中均展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)方法的性能：

GymUnreal仿真環(huán)境：在停車場、城市街道、雪地村莊等多種復(fù)雜仿真場景中，LOVON展現(xiàn)出了令人矚目的性能。其成功率（SR）高達1.00，大幅超越了傳統(tǒng)方法，例如EVT的0.94。而且，LOVON在訓(xùn)練效率上也具有顯著優(yōu)勢，僅需1.5小時即可完成訓(xùn)練，相比同類最優(yōu)模型TrackVLA的360小時，效率提升了驚人的240倍。這表明LOVON不僅在任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性上表現(xiàn)出色，還能在更短的時間內(nèi)完成模型訓(xùn)練，為實際應(yīng)用節(jié)省了大量的時間和資源。

真實世界：在UnitreeGo2、B2、H1-2等不同足式機器人上，LOVON實現(xiàn)了四大突破：

開放世界適配：它能夠輕松識別從大型汽車到小型背包等各類大小不一、形態(tài)各異的目標(biāo)，在完全陌生的環(huán)境中也能快速適應(yīng)并執(zhí)行任務(wù)，體現(xiàn)出了卓越的開放世界適配能力；多目標(biāo)長程追蹤：在多目標(biāo)長視野追蹤任務(wù)中，LOVON能夠按照指令依次完成「找椅子→找行人→找背包」等復(fù)雜任務(wù)，整個過程流暢無中斷，展現(xiàn)出了出色的任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行能力；動態(tài)環(huán)境魯棒性：在動態(tài)跟蹤場景中，無論是在平坦道路上，還是在螺旋樓梯、雜草叢等復(fù)雜地形中，LOVON都能穩(wěn)定地跟隨移動目標(biāo)，例如在遛狗場景中準(zhǔn)確跟隨移動的人和寵物；抗干擾能力：即便目標(biāo)位置發(fā)生移動或者機器人自身受到碰撞等干擾，LOVON依然能夠快速重新鎖定目標(biāo)并繼續(xù)完成任務(wù)，彰顯了其強大的抗干擾能力。

更為重要的是，LOVON具備出色的「即插即用」特性，無需進行復(fù)雜的定制化改造，即可輕松部署于UnitreeGo2、B2、H1-2等多種主流足式機器人平臺，為家庭服務(wù)、工業(yè)巡檢、野外科研等多個領(lǐng)域的實際應(yīng)用提供了堅實的技術(shù)支撐。

推動足式機器人應(yīng)用變革，開啟智能服務(wù)新篇章

LOVON框架的出現(xiàn)，猶如為足式機器人導(dǎo)航領(lǐng)域注入了一股強大的創(chuàng)新力量。它不僅填補了足式機器人開放詞匯長視野導(dǎo)航的技術(shù)空白，更通過「通用框架+輕量化部署」的創(chuàng)新設(shè)計理念，為先進機器人技術(shù)從實驗室走向廣泛實際應(yīng)用搭建了一座堅實的橋梁。

隨著LOVON的不斷推廣和應(yīng)用，我們有理由相信，足式機器人將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為人們的生活和工作帶來更多便利和創(chuàng)新。無論是在智能家居環(huán)境中協(xié)助人們完成日常任務(wù)，還是在工業(yè)生產(chǎn)中實現(xiàn)高效的巡檢和操作，亦或是在野外科研探索中提供可靠的支持，LOVON都有望成為推動足式機器人應(yīng)用變革的關(guān)鍵技術(shù)，開啟智能服務(wù)的嶄新篇章。

想了解更多關(guān)于LOVON的詳細(xì)信息，可訪問LOVON項目主頁：https://daojiepeng.github.io/LOVON/，一同探索足式機器人導(dǎo)航的未來新趨勢。

免責(zé)聲明：本文內(nèi)容由開放的智能模型自動生成，僅供參考。