# VLingNav: новая модель навигации для роботов от Пекинского университета

ИИ · 3 ноября 2026, 13:06 · Новости будущего
Адрес: https://xn----btbbgegr2bjbg3anrb0h.xn--p1ai/2026/11/03/vlingnav-novaya-model-navigacii-dlya-robotov-ot-pekinskogo-universiteta/

Команда под руководством профессора Юй Цзюньчжи из Пекинского университета совместно с другими организациями разработала модель навигации для роботов VLingNav, которая способна адаптироваться к разным условиям и запоминать пройденный путь

VLingNav помогает роботу искать заданный объект, находить цель по фотографии и следовать за движущейся целью. Механизм AdaCoT позволяет модели перед каждым действием выбирать, нужны ли промежуточные рассуждения. При движении по прямому коридору робот действует сразу, а на развилке модель сначала рассуждает о том, куда повернуть.

Система памяти VLingMem хранит краткие текстовые описания окружающей обстановки и сжатые изображения, полученные во время движения. Недавние кадры сохраняются подробнее, давние — с меньшей детализацией. Эти записи помогают модели учитывать, где робот уже искал цель и куда она двигалась, и сокращать повторные поиски в обследованных местах.

Для обучения создали Nav-AdaCoT-2.9M — набор навигационных примеров с указанием, когда и как модели следует рассуждать. Авторы называют его крупнейшим набором такого рода. Обучение продолжили в симуляции: модель самостоятельно исследовала среду, а при затруднениях управление перехватывал алгоритм-эксперт, показывавший, как продолжить движение. По сообщению команды, одна и та же модель показала ведущие результаты в нескольких открытых тестах навигации. Её также проверили без дополнительного обучения на реальном четырёхногом роботе: он выполнял навигационные задачи в жилых помещениях, офисах и на улице.

Источник: [Пекинский университет](https://news.pku.edu.cn/info/2881/3324801.htm)
Теги: роботы, навигация, искусственный интеллект, машинное обучение, технологии