新研究提出语言引导的机器人入群目标预测方法

针对机器人加入人群需预测位置而非仅遵循既定目标的问题，Zilin Fang等人提出语言引导的机器人入群方法。给定观测与自然语言描述，机器人先通过递归谱分割生成结构化候选子集，再用语言条件化图像-几何模型排序以识别目标群体；随后目标预测器利用人类队形先验，生成可行姿态的多模态能量-方向图。在对话、排队及观众等场景实验中，该方法定位准确度具竞争力、推理耗时低于一秒，入群姿态预测超越所有基线，并在真实机器人静态与动态交互中验证了有效性。