主要观点总结
本文介绍了加州大学研究人员和英伟达共同提出的新型机器人导航模型NaVILA，该模型使机器人能够听懂人类的自然语言指令，并结合实时的视觉图像和激光雷达信息自主导航到指定位置。文中详细阐述了NaVILA模型的核心创新点，如不需要预先的地图，能在更多复杂场景中具备跨越障碍和自适应路径规划的能力。同时介绍了该模型的技术原理，包括高层控制器（视觉-语言-行动（VLA）模型）和低层控制器的作用，以及NaVILA如何帮助机器人变得更通用。此外，文章还讨论了NaVILA在腿式机器人导航方面的新可能性和应用场景，如家庭场景、搜索救援等。
关键观点总结
关键观点1: NaVILA模型的核心创新点
不需要预先的地图，机器人只需“听懂”人类的自然语言指令，结合实时的视觉图像和激光雷达信息，就可以自主导航到指定位置。
关键观点2: NaVILA的技术原理
包括高层控制器（视觉-语言-行动（VLA）模型）和低层控制器的作用，通过这两套机制实现“无图导航”。其中高层控制器通过视觉-语言-行动（VLA）模型解析自然语言指令和摄像头图像，生成路径规划表和高层动作指令。低层控制器则负责控制机器人具体的关节动作。
关键观点3: NaVILA带来的新可能性和应用场景
将导航技术从轮式机器人延展到了腿式机器人，使机器人在更多复杂场景中具备跨越障碍和自适应路径规划的能力。此外，NaVILA还将高层次的路径规划与底层的腿式运动解耦，使得同一套VLA控制逻辑可以适配不同的机器人平台。应用场景包括家庭场景、搜索救援等。
正文
一旦面临动态环境，比如家中宠物走动、仓库货架更替这类场景，静态地图的效用大幅削弱，机器人必须频繁重绘地图，而这会增加系统成本和计算负担。
这主要是通过两套机制来实现的，一种是高层控制器（视觉-语言-行动（VLA）模型），一种是低层控制器。
在高层控制器层面，
NaVILA
通过视觉-语言-行动（VLA）模型来实现“无图导航”，即通过视觉图像、激光雷达和自然语言的多模态输入，让机器人实时感知环境中的路径、障碍物和动态目标。
●
输入阶段：机器人会接收自然语言的指令和摄像头的图像，将人类的语言信息和摄像头看到的画面结合起来，识别出路径中的关键目标，比如前方的墙、左边的障碍物、右边的楼梯等；
●
中间指令生成：生成一份“路径规划表”，VLA会生成一系列中间的高层动作指令，这些指令可能是“前进50厘米”、“向左转90度”、“迈过障碍物”等，类似于“简化的路径操作说明书”；
●
高频控制器调用，它的任务是实时控制每一个关节的运动。
在这套工作流之中，
NaVILA的最大亮点是提出了一种“中间指令机制”，
这种机制让机器人不需要“死记硬背”每个关节的动作，而是像人类一样，听懂高层的指令后，再自行拆解为具体的行动。
“中间指令机制”可以让机器人听懂用户日常式的交流语言，不同类型的机器人能够根据自己的“身体结构”去实现动作。
通俗来说，传统的导航机器人就像一个“机械的搬运工”，每次你要告诉它“左脚先抬，右脚再抬，前进5厘米”，这种控制方式非常繁琐。
而NaVILA的VLA模型更像一名懂事的助手，你只需要说“向前走50厘米”，它就会自己拆解成“抬左腿、抬右腿、重心前移”等小动作。
（NaVILA是一个两级框架，将高级视觉语言理解与低级运动控制相结合）
高层控制器（VLA）为机器人生成了路径规划表，但“路径规划表”只能告诉机器人往哪里走，却不会告诉它怎么走。
这时就需要一个“低层控制器”来接手，控制机器人具体的关节动作。
假设你让一个小孩学习走路，如果你只告诉他“去客厅”，他会问你“怎么去？怎么迈步？先迈左脚还是右脚？” 在这个场景中，VLA就像家长的语音指令（“去客厅”），而低层控制器就是小孩自己的“肢体控制系统”，它需要根据“去客厅”的目标，控制每只脚的迈出步长、落地角度和重心平衡，以确保自己不摔倒。
NaVILA
的低层控制器
使用了一种
PPO强化学习算法
，通过在NVIDIA的Isaac Sim虚拟仿真平台中训练机器人，让机器人学会如何站稳和行走，它的强化学习系统会反复训练机器人在草地、台阶、楼梯、石子地等不同的地形中行走，并且要确保机器人在这些不规则的环境中不摔倒。不是靠算，而是靠模拟。
