突破机器人语义鸿沟：清华等提出NavA³让机器人导航成功提升2.6倍

在一些电影片段中，我们常常看到机器人能轻松理解“帮我拿杯咖啡”或“把衣服晾到阳台”这样的指令，并精准完成任务。然而，在现实世界中，让机器人具备这种高级别的理解和执行能力，一直是科研人员面临的巨大挑战。

这背后，其实是机器人具身导航技术的现实困境。前主流的机器人导航方法，主要有两类，但都有明显的短板。

指令跟踪导航：机器人需要遵循极其详细的、一步步的指令，例如“左转，出门，直行三米”。但这种方式指令依赖度过高，要求人类提供超出自然交互习惯的细节化引导；

预定义物体导航：机器人被要求找到某个类别（如“椅子”）的任意一个实例。这忽略了具体情境，比如在“我想喝咖啡”这个任务中，找到一台“咖啡机”远比找到任意一把“椅子”更重要。

这两种方式都存在明显的“语义鸿沟”。机器人无法理解人类高级指令背后真正的意图，也无法处理“茶室左边桌子上的水果”这样包含复杂空间关系的任务。现实世界的人类指令是开放、抽象且充满上下文关联的，这使得现有的导航机器人在面对真实、复杂的家居或办公环境的长视域导航任务中成功率极低。

▍NavA³：给机器人装 “分层导航系统”

针对以上困境，清华大学联合北京智源人工智能研究院、中科院自动化所、北京大学等提出了分层框架NavA³。其核心思想非常巧妙，将一个复杂的长距离、开放式导航任务，分解为“全局规划”和“局部执行”两个层次，模拟了人类在陌生环境中寻找目标的思维方式。

全局策略：指令解析与目标区域推理

全局策略的核心功能是“从高级指令到目标区域的映射”，依托 “Reasoning-VLM” 与 “全局 3D 场景表示” 两大组件，解决“去哪里找” 的问题。

首先，机器人会通过3D 场景构建，把整个环境生成为一张立体地图。具体来说，它会用相机拍大量RGB 照片，再结合 LiDAR 传感器（类似 “激光眼”）生成密集的 3D 点云 （每个点代表场景中的 3D 坐标）；接着用特征点匹配算法（如 SIFT、ORB）建立帧间对应关系，通过网格重建生成连贯的 3D 几何结构；最后标注出 “茶室”“会议室”“阳台” 这些区域的语义信息。

Reasoning-VLM 则是全局策略的 “决策核心”，它通过结构化提示模板引导指令解析与空间推理。例如面对“获取咖啡” 这类高级指令时，模型会先通过语义分解推断出核心目标物体（即 “咖啡机”）；接着基于已构建的全局场景，计算目标物体在各个区域的条件概率，筛选出概率最高的目标区域；最后在目标区域的局部边界内随机采样初始航点，为后续的局部策略提供导航起点。通过这一系列操作，机器人的搜索范围从整个建筑缩小到特定功能区域，导航效率大幅提升。

这样一来，机器人搜索的范围就从整个建筑缩小到了一个特定的功能区域，极大地提高了效率。

局部策略：精确物体定位与导航执行

局部策略聚焦于在目标区域内实现物体精准定位，核心组件为“NaviAfford 模型”，解决“具体找哪里”的问题。NaviAfford 模型的核心优势在于 “空间感知可供性理解”，这种能力的构建依赖于大规模数据集的训练，具体体现在三个方面：

NaviAfford模型训练和部署流程

一是数据集构建，研究团队从LVIS、Where2Place 数据集中筛选出 5 万张室内场景图像，生成 100 万个 “图像-问答”样本对，同时将实例分割掩码转换为目标检测格式，并在每个边界框内采样 5-8 个代表点，以此提升空间粒度；

二是可供性标注，设计了两类标注维度。物体可供性（标注目标物体与参考物体的方向关系，如“沙发前的电视”）与空间可供性（标注满足任务约束的自由空间，如 “壁橱内可挂衣区域”）；

三是模型架构，采用“视觉-语言”双分支结构，其中文本分支负责处理查询指令，视觉分支对 RGB 图像进行编码，再通过特征映射将视觉信息融入语言模型的嵌入空间，最终输出精准的目标点坐标，从而实现目标物体的定位。

▍NavA³ 的 “实战表现”：实验验证与性能分析

为了让NaviAfford 模型具备强大的空间感知能力，研究团队投入大量精力构建了一个包含 100 万份样本的 “空间感知物体可供性” 数据集 —— 该数据集不仅告知模型 “这是什么物体”，更关键的是传递了 “物体通常如何与其他物体在空间上关联” 的信息，为模型能力奠定基础。

在严格的实验评估中，NavA³ 展现出了压倒性优势。研究团队构建了包含会议室 A、会议室 B、茶室、工作站、阳台五个不同场景的基准测试集，每个场景设置 10 个导航任务，总计 50 个任务，且每种方法对每个任务均测试 10 次。

结果显示，NavA³ 的平均成功率达到 66.4%，而此前表现最佳的 MapNav方法仅为 25.2%。以工作站场景为例，NavA³ 的成功率高达 76%，MapNav 却只有 28%；导航误差方面，NavA³在会议室 A 的误差仅 1.23 米，而 MapNav 则达到 7.21 米，也就是说相对于MapNav方法，NavA³真正做到了“精准定位到目标旁边”。更有意思的是，GPT-4o、Claude-3.5 等通用视觉语言模型在这类复杂导航任务中成功率几乎为零，它们虽能看懂图片、听懂指令，却无法将“指令”与“空间导航”有效结合，而 NavA³ 的分层设计恰好填补了这一空白。

更实用的是，NavA³框架成功部署在了两种形态完全不同的机器人平台上：轮式移动机器人和四足机器人。这证明了该方法的通用性和强大的跨平台适应能力，为未来的大规模实际应用铺平了道路。

▍结语

NavA³ 通过分层架构突破了现有具身导航 “语义理解浅、空间感知弱” 的瓶颈，其核心创新在于：一是将高级指令推理与全局空间建模结合，解决 “目标区域定位” 问题；二是通过大规模空间可供性数据训练，实现开放词汇物体的精确定位。实验表明，该框架不仅在静态场景中实现 SOTA 性能，还具备跨机器人形态的适配能力，为通用具身导航系统的发展提供了可行技术路径。未来，随着动态环境感知与多模态融合技术的整合，NavA³ 有望推动具身智能从 “特定场景应用” 向 “通用化人机交互” 跨越。