HaltNav：基于轻量级拓扑先验的反应式视觉停止机制以实现鲁棒的视觉语言导航

针对视觉语言导航从指令跟随向目标导向自主性的转变，本文提出 HaltNav 分层框架。该方法利用轻量级文本拓扑图（osmAG）进行鲁棒的全局规划，并结合多模态大模型实现高层任务落地。通过引入“反应式视觉停止”机制，代理能检测局部异常、更新拓扑并触发重规划以规避障碍。实验表明，该框架在无需繁琐指令的情况下，显著提升了长程导航在动态环境中的鲁棒性。