我们提出了一种优先语义学习（PSL）方法，通过引入语义增强的 PSL 代理和优先语义训练策略来提高导航代理的语义理解能力，并设计了语义扩展推理方案以保持与训练相同的目标语义粒度级别。此外，针对流行的 HM3D 环境，我们提出了一个实例导航（InstanceNav）任务，需要根据详细描述前往特定的对象实例，与仅通过目标类别定义目标的对象导航（ObjectNav）任务不同。我们的 PSL 代理在零样本 ObjectNav 的成功率上超过了先前的最优结果 66％，并且在新的 InstanceNav 任务上也表现优越。代码将在此 https 网址上发布：science/r/PSL/。

Mar, 2024

我们提出了一种新颖的导航特定的视觉表示学习方法，通过对比代理的自我中心视图和语义地图（Ego$^2$-Map），将地图中的紧凑且丰富的信息转移到代理的自我中心表示中，从而实现室内导航。我们的实验结果表明，采用我们学习到的表示的代理在目标导航中优于最近的视觉预训练方法，并且我们的表示显著改善了连续环境下的视觉和语言导航，在高级和低级行动空间上均取得了 47％的 SR 和 41％的 SPL 的最新最佳结果。

Jul, 2023

通过基于单次环境遍历构建交互世界模型、预训练视觉特征编码器和随机环境增强的方法，提出了一种在移动机器人上学习导航到固定目标并在已知环境中进行零样本迁移的方法。该方法成功应用于真实环境变化下的导航问题，避免了过拟合问题。

Nov, 2017

本文旨在研究如何将视觉 - 语言导航技术 (VLN) 从模拟场景应用于物理机器人，并提出了使用子目标模型和领域随机化等方法，以提升在未知环境下的表现。作者在 325 平方米的办公室内进行实验，结果表明，在提前采集和注释了占用图和导航图的情况下，模拟 - to - 真实的转移成功率可达 46.8%，而完全没有先前信息的情况下，转移成功率仅有 22.5%。

Nov, 2020

本文研究了零样本对象目标视觉导航任务，并提出了一种基于语义相似性网络的新型框架，用于在未训练过的类中引导机器人查找目标，通过在 AI2-THOR 平台上进行了广泛的实验，证明了我们模型的一般化能力强于基线模型。

Jun, 2022

通过跨模态融合方法和知识迁移框架，提出了一种改善移动机器人的泛化能力并实现从模拟到实际场景的导航技能转移的方法，通过教师 - 学生蒸馏架构，在理想环境中学习判别性表示和接近完美的策略，通过模仿教师的行为和表示，学生能够对来自多噪声模态输入的特征进行对齐，并减小变异对导航策略的影响，实验结果表明我们的方法在模拟和实际环境中全面超越了基准方法，并在不同工作条件下实现了稳健的导航性能。

Sep, 2023

本文探讨学习任务的连续性以及自适应性，并提出了一种元强化学习方法（SAVN），它能够在缺乏显式监督的情况下自适应地适应新环境，实验显示其在视觉导航中成功率和 SPL 指标上均有显著提高。

Dec, 2018

本文介绍了一种基于对抗特征调整模型的 3D 室内导航机器人训练方法，通过视觉特征的转换与行为策略的模仿来提高机器人在真实环境中的表现。实验证明该方法能够在不需要额外人工注释的情况下，比基线方法表现提高 19.47%。

Apr, 2019

一种使用 Bird's Eye View 图像作为中间表示的系统，在模拟器中训练并能够通过零样本转移到真实世界，在真实世界环境中通过 Anchor 图像和混合密度 LSTM 增强鲁棒性，通过 Differential drive 机器人在 CARLA 模拟器中的训练和部署证明了该方法的有效性，并公开了相关代码、数据集和模型。

Oct, 2023

通过单次覆盖遍历记录数据，提出了一种有效地在移动机器人上快速学习面向目标导航策略的方法，并且能够在实际机器人上成功地部署，同时能够处理测试时的环境外观差异。

Jul, 2018