摘要
自然语言交互为非专业用户与机器人平台之间提供了一种直观的沟通方式。然而，将用户请求转化为可执行的导航动作仍然是一个挑战，需整合语言理解、环境感知与自主导航。本文提出了一种语言驱动的导航框架，使移动机器人能够理解自然语言用户请求并自主导航到指定目的地。
框架组成
该框架由多个模块化的 ROS 2 组件构成，协同工作将自然语言指令转化为导航动作。给定一个指向环境中特定目标的自然语言请求（例如：“去邮箱”），系统识别所提到的对象，使用 RGB-D 数据估算其位置，并生成导航目标，随后通过 ROS 2 Nav2 导航栈执行。
实施细节
基于 ROS 2 的实现使得该系统可以在不同的机器人平台上便携使用，仅需配置相应的主题和服务。该系统在仿真和现实场景中进行了评估，使用了 TurtleBot3 Waffle 和配备 RealSense 相机的 Unitree Go2 机器人。实验结果表明，该框架成功地理解了直接命令和上下文请求，生成了有意义的自然语言反馈，并向期望目标导航。
这些结果展示了将语义感知与自主导航相结合的可行性，为人机交互提供了一种直观的范式。代码将在接受后以开源形式发布。
博主点评： 该研究展示了自然语言处理与机器人导航的结合，具有广泛的应用前景。通过模块化设计，框架的灵活性和可扩展性也得到了增强，为未来的机器人交互系统奠定了基础。值得关注的是，如何进一步提高系统在复杂环境中的语义理解能力将是后续研究的重点。