机器人需求驱动导航新SOTA，成功率提升15%！浙大&vivo联手打造

浙江大学与vivo AI实验室联合团队提出机器人导航新框架CogDDN，首次将心理学“双过程理论”引入移动机器人需求驱动导航任务。该系统模拟人类认知机制，结合快速直觉决策（系统1）与深度推理（系统2），具备持续学习与自我优化能力。在AI2-THOR仿真环境中，CogDDN相较现有方法性能提升15%，在未见场景中表现与使用深度图的SOTA方法相当。通过引入UniMODE三维感知、SFT优化LLM匹配、双过程决策机制与反思学习模块，系统能更灵活理解人类意图并适应复杂环境。实验验证了其在导航成功率、路径优化及持续学习方面的显著优势，为智能机器人技术发展提供了新方向。
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