LaVIN：大规模视觉-语言指导模型
LaVIN是一个大规模视觉-语言指导（Visual-Language Navigation, VLNAV）模型，旨在使机器人通过自然语言指令（如：向左转，前行3米等）来导航。该模型能够实现深度学习和语言模型的汇聚，创造出新的方法来执行从语言理解到行动计划的转换。
该模型的主要组成部分包括一个先验知识库、实时感知和控制、与先前行动的集成以及面向任务的语言规划。将这些组件紧密结合在一起，使得机器人具备了在未知环境中活动的能力。LaVIN需要学习三种模块之间的紧密联系：视觉信息（Location-based Vision，LBV）模块、语言理解（Natural Language Understanding，NLU）模块和高层语言（High-Level Language，HLL）模块。
LaVIN采用强化学习来解决机器人自然导航的问题，而不是使用传统的预定路径或映射方法。这种方法允许机器人根据环境变化和指令的不同响应不同的行为，实现更加灵活和智能的导航。
目前，该模型在多个测试场景中都取得了不错的效果，例如在未知环境中导航，以及在与人类交互中执行任务。这些结果证明了LaVIN在视觉-语言方面的创新性和前瞻性，为机器人自主导航领域提供了新的解决方案。
总之，LaVIN是一个大规模视觉-语言指导模型，能够实现自然语言到机器人行动的转换，具备更加灵活和智能的行动能力，为机器人自主导航领域提供了新的研究方向。
了解更多有趣的事情：https://blog.ds3783.com/