SatNav：基于卫星图像的城市级无人机视觉语言导航基准发布
Jiajun Jiang · hf · 2026-10-09
研究者发布 SatNav，一个从高分辨率卫星图像构建的可扩展长时程无人机视觉语言导航（VLN）基准，规避了依赖昂贵 3D 重建资产的旧方案。
- 规模：从 18 个城市、59 个场景自动构建 11.8 万条任务，平均轨迹长 379 米，面向城市级导航
- 三类任务：Boundary（环线进度跟踪）、Landmark（地标空间定位）、Route（带计数提示的路线跟随），用于压力测试长时程记忆与地理空间推理
- 评测显示经典 VLN agent 与基于大型视觉语言模型的 agent 在城市尺度导航上仍表现不佳
- 提出 SwiftVLN 模块化框架，含可切换记忆组件，并做系统性记忆设计消融
- 卫星到无人机的迁移实验证明卫星训练的导航模型可在真实飞行观测上运行
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