同济大学发布 NavJev：用视觉压缩+记忆机制搞定机器人视觉语言导航

同济大学提出 NavJev 框架，通过 ACVC 模块将全景视觉画面压缩为绑定几何信息的文本表征，并用 DASM 模块过滤冗余语义维护时序记忆，将视觉语言导航从高开销的回归生成变为低延迟的动作选择。在 R2R-CE 数据集上，该方法性能显著优于主流方案，并在真实机器人实验中验证了有效性。