LOCOMOTION
仅用58万可训练参数实现高效导航学习
Edward Beng Wai Tan, Siew-Kei Lam
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出一种分解式导航模型，通过将投影几何、占据网格等已知闭式结构操作与三个小型学习模块结合，仅需0.58M可训练参数和44k帧数据即可接近SOTA性能。该模型在6060个点目标导航任务中碰撞率最低，推理速度达50Hz，验证了结构化先验可大幅降低对大规模数据和参数量的依赖。
关键词
visual navigationdecomposed modelefficient learningdiffusion generatorpoint-goal navigation
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