VLN定义：明确视觉语言导航的基本概念，解释其在视觉和语言结合导航中的作用. 根据指令任务分类：按照指令的复杂度、长度等维度划分任务类型. 根据场景虚实分类：区分虚拟场景和真实场景中的导航任务，分析各自特点和挑战. 根据导航环境分类：如室内、室外、城市、乡村等不同环境下的导航任务. 2. 模拟器与数据集. MatterSim：介绍其特点、优势以及在VLN研究中的应用情况. Habitat：阐述其功能、与MatterSim的对比以及在不同场景下的适用性. AirSim：描述其在无 …

视觉语言导航（Vision-Language Navigation, VLN）是一个多学科交叉的研究领域，涵盖了 自然语言处理 、 计算机视觉 、 多模态信息融合 以及 机器人导航 等多个学科。 在该领域，研究人员致力于开发能够理解自然语言指令，并在复杂环境中实现自主导航的智能体。 1. 任务介绍. 视觉语言导航任务通常依赖于指令以及由环境模拟器（如Matterport3D、 Habitat 等）构建的交互式环境。 智能体的任务是按照自然语言指令要求，在环境中导航到目标位置。 指令被表示为一个单词序 …

视觉和语言导航（vln）是一个新兴的研究领域，旨在构建一种能够用自然语言与人类通信并在真实3d环境中导航的嵌入式智能体。 VLN 通过自然语言通信扩展了模拟和真实环境中的视觉 导航 。

2024年3月27日 · vln旨在使智能体能够根据自然语言指令在未知环境中导航。 文章概述了四种主要任务类型：指令导向、目标导向、需求导向和对话导向，并提到了几个关键数据集，如R2R和VLN - CE，这些数据集用于测试智能体的 导航 能力。

2025年1月20日 · 视觉语言导航（Vision-Language Navigation, VLN）是一个多学科交叉的研究领域，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、多模态信息融合以及机器人导航等多个学科。 在该领域，研究人员致力于开发能够理解自然语言指令，并在复杂环境中实现自主导航的智能体。 1. 任务介绍. 视觉语言导航任务通常依赖于指令以及由环境模拟器（如Matterport3D、Habitat等）构建的交互式环境。 智能体的任务是按照自然语言指令要求，在环境中导航到目标位置。 指令被表示 …

2020年1月11日 · 本章主要表述在VLN任务上冲上榜且发出文章的方法，所有的方法都基于baseline的seq-to-seq的方法做出各种方面的改进。 先说一些后文不会详细展开的内容，既然要对自然语言的指令进行理解，那么逃不掉LSTM [@hochreiter1997long]和Attention [@bahdanau2014neural; @NIPS2017_7181]，对于图像信息的处理必然逃不开CNN [@NIPS2012_4824]，另外导航问题本质上是一个机器人控制问题，涉及决策，逃不开的便是 …

视觉语言导航 （Vision-Language Navigation, VLN）是一个多学科交叉的研究领域，它涉及到 自然语言处理 、 计算机视觉 和 机器人导航 等多个方面。 在这个领域中，研究人员致力于开发能够理解自然语言指令并在复杂环境中进行自主导航的机器人或智能体。 1. 任务介绍. 视觉语言导航任务通常依赖于智能体与环境模拟器（如Matterport3D、 Habitat 等）构建的交互式环境。 模拟器为智能体提供了数据交互接口，根据智能体的状态（例如坐标和朝向）和执行的操作，生成动态 …

2024年12月17日 · Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments (VLN-CE) 数据集概述. VLN-CE 是一个基于指令的导航任务，包含众包指令、真实环境以及不受限制的代理导航。该数据集支持 Room-to-Room (R2R) 和 Room-Across-Room (RxR) 数据集。 场景数据. Matterport3D (MP3D)：使用 Matterport3D 场景重建 ...

2024年12月18日 · 论文首次提出了多阶段长期视觉语言导航（LH-VLN）任务，旨在评估和增强智能体在复杂、多阶段导航任务中的能力，这些任务需要持续的推理和 适应性。 开发了 自动化 数据生成平台NavGen，该平台能够生成具有复杂任务结构的高质量 数据集，支持可扩展的任务多样性和提高数据利用率。 构建了LHPR-VLN基准，包含3260个任务，每个任务平均有150个步骤，捕捉了长期、多阶段任务的深度和多样性，并提出了三个新的评估指标：独立成功率（ISR）、条 …

We develop a 3D simulator rendered by near-realistic pictures of 25 city-level scenarios. Our simulator supports continuous navigation, environment extension and configuration. We also proposed an extended baseline model based on the widely-used cross-modal-alignment (CMA) navigation methods.