Embodied AI Path Planning Chain-of-Thought Semantic Mapping
摘要

现有语言驱动的具身导航范式在特征高度相似的功能性建筑中面临挑战,主要因缺乏有效利用先验空间知识的能力。为此,本文提出先验地图引导的具身导航(PM-Nav)框架。该方法将环境地图转化为利于导航的语义先验地图,设计了一种结合标注先验地图的分层思维链提示模板以实现精确路径规划,并构建了多模型协同动作输出机制以完成定位决策与执行控制。实验表明,PM-Nav 在仿真和真实场景中相比基线方法取得了显著提升。

AI 推荐理由

论文核心提出基于先验地图的分层思维链提示模板,旨在解决功能建筑中的精确路径规划问题。

研究机构
清华大学
论文信息
作者 Jiang Gao, Xiangyu Dong, Haozhou Li, Haoran Zhao, Yaoming Zhou et al.
发布日期 2026-03-10
arXiv ID 2603.09113
相关性评分 9/10 (高度相关)