本研究提出了一种结合模型驱动控制与学习感知的机器人导航方法，能够在未知复杂环境中高效可靠地导航。机器人通过视觉观察和自我感知在多种地形上行走，并能在感知故障时进行环境重建。此外，研究还提出了去噪世界模型学习框架，提升了机器人在复杂地形上的运动能力和适应性。

本文介绍了多种创新的规划方法，如CPEM、Egocentric Planning和PALMER，旨在提高复杂环境中的任务成功率。研究结合符号规划与学习感知，展示了在家庭任务和长视距规划中的显著进展。此外，DeepEMplanner框架和多模态语言模型的应用提升了任务规划的性能，推动了机器人技术的发展。