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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明涉及深度学习和机器人控制技术领域，提供了一种基于方向感知学习的机器人视觉语言导航方法，所述方法包括对设备进行图像文本嵌入，对R2R数据集中的图像和对应指令文本分别进行嵌入操作，便于后续进行视觉语言信息的对齐和融合，再对VLN‑BERT进行四阶段预训练，从而使智能体获得执行基本导航动作的能力，最后执行路径选择微调，通过路径选择来使已经具备通用视觉语言理解能力的智能体具备执行后续导航任务的能力。本发明能够实现提高智能体的方向感知能力，进而增强智能体对自然语言指令和视觉信息的对齐能力，最终实现导航性能的提升。因此，本模型可以更好地在真实环境中完成导航任务。
主权项：1.一种基于方向感知学习的机器人视觉语言导航方法，其特征在于，基于VLN-BERT模型运行，机器人视觉语言导航方法步骤如下：S1、图像和文本嵌入，对R2R数据集中的图像和对应指令文本分别进行嵌入操作，以便于后续进行视觉语言信息的对齐和融合；S2、执行四阶段预训练，在VLN-BERT三阶段预训练过程加入方向感知学习，从而提高智能体的方向感知能力；S3、执行路径选择微调，通过路径选择来使已经具备通用视觉语言理解能力的智能体具备执行后续导航任务能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于方向感知学习的机器人视觉语言导航方法
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