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离线强化学习在视觉和语言导航中的扩展

通过使用次优示范数据进行视觉语言导航 (VLN) 的离线强化学习 (ORL) 研究，引入了一种简单且有效的奖励条件方法来训练 VLN 代理，并在该领域推动研究进展和评估。实验证明，即使在复杂和复杂的环境中，所提出的奖励条件方法也能显著提高性能。

本文提出了一个新型导航框架，用于解决真实世界中的VLN任务。该框架包括语言指令解析器、视觉-语言映射器、定位器和本地控制器等关键组成部分。实验室环境评估显示，该框架在真实世界中表现优于现有的VLN基线。

VLN任务 定位器 导航框架 强化学习 视觉-语言映射器 语言指令解析器

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