MessyNav 登 CoRL 2026：机器人无路可走时主动推开障碍

斯坦福与 UC Berkeley 团队发布的 MessyNav 已被 CoRL 2026 接收，提出「通过操作实现零样本导航」：当环境中不存在无碰撞路径时，机器人不再停下，而是基于 VLM 推理哪些物体可以安全移动，主动推开车挡路物体继续行进，从而在零样本条件下完成杂乱真实环境中的导航任务。

2026-11-10 ~ 2026-11-10 · 2 条相关