作者丨 Wenxuan Guo等 编辑丨视觉语言导航 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 主要贡献 研究背景 图像目标导航任务要求智能体在未知环境中导航到由图像指定的位置和朝向，这对于智能体理解空间信息以及基于过往观测探索场景的能力提出了很高要求。 提出了 IGL-Nav 框架，通过增量式更新3D高斯表示（3DGS），实现了高效的3D感知图像目标导航，显著优于现有方法。 设计了 粗粒度到细粒度 的目标定位策略，先利用几何信息进行离散空间匹配实现粗粒度定位，再通过可微渲染优化求解精确定位，有效解决了6自由度相机姿态估 计的复杂搜索空间问题。 IGL-Nav能够处理更具挑战性的 自由视角图像 目标设置，并可部署在真实机器人平台上，使用手机拍摄的任意姿态目标图像引导机器人导航。 传统方法或依赖端到端的强化学习，或基于模块化策略使用拓扑图或鸟瞰图作为记忆，但都无法充分建模已探索3D环境与目标图像之间的几何关系。 近期虽有基于可渲染神经辐射图（如RN ...