# PanoVLN 全景视觉语言导航模型

PanoVLN 以 4B 视觉语言模型和纯 RGB 全景输入做连续环境视觉语言导航，通过更长动作序列监督、置信度引导执行、面向决策的训练数据与全景几何特征融合，在 R2R-CE 与 RxR-CE Val-Unseen 上把成功率提升到 77.3% 和 78.0%，分别超过此前最好结果 11.9 和 8.7 个百分点，并在四足机器人上实现更少停顿的实机导航。

PanoVLN 以 4B 视觉语言模型和纯 RGB 全景输入做连续环境视觉语言导航，通过更长动作序列监督、置信度引导执行、面向决策的训练数据与全景几何特征融合，在 R2R-CE 与 RxR-CE Val-Unseen 上把成功率提升到 77.3% 和 78.0%，分别超过此前最好结果 11.9 和 8.7 个百分点，并在四足机器人上实现更少停顿的实机导航。