DA-Nav 让机器人学会长程导航纠偏，成功率达 98.15%
新智元 · wechat · 2026-07-22
DA-Nav 让机器人不只会跟路，还会“走偏后自己回来”
星源智提出 DA-Nav，这是一套面向城市级长程场景的方向感知视觉语言导航框架。它把商业导航指令、第一视角空间理解和偏航恢复统一进同一条决策链路，解决“路线规划出来了，但执行过程会跑偏”的问题。
DA-Nav 不直接预测连续三维轨迹，而是先在机器人视角里判断候选空间区域，再把这些空间落点转成可执行轨迹。整个导航过程被组织为：
- 状态判断；
- 动作选择；
- 局部轨迹预测。
为了补上“错误状态”的学习缺失，团队构建了恢复感知数据集 ReDA，包含约 28.6 万条时序样本，其中约 12.8 万条是恢复数据。模型因此不只学“怎么走对”，还学三件事：
- 什么时候已经偏航；
- 应该往哪一侧修正；
- 如何重新回到路线。
实验结果显示，完整模型的纠正成功率达到 98.15%，长程闭环评测中的导航成功率为 59.00%、路线完成率为 77.82%。此外，同一高层策略在没有真实世界数据微调的情况下，被部署到四足机器人和人形机器人上，并完成了 1200 米以上的真实环境导航验证。
文章的核心结论是：长程导航不该只被看作路径生成，而应被看作一个持续执行、持续纠偏的闭环问题。
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