HumanoidVLN评测基准发布：首次实现多形态人形机器人导航能力物理仿真测评
来自VinMotion和南加州大学的研究团队发布HumanoidVLN，这是全球首个面向多形态双足人形机器人的真实动力学VLN仿真基准。平台依托NVIDIA Isaac Sim搭建，包含87个高保真室内场景和933条人工核验导航指令。评测发现不同人形硬件差异巨大：同一模型在不同机器人上成功率最高差距达18.9个百分点，H1机器人跌倒率高达70.95%。
来自VinMotion和南加州大学的研究团队发布HumanoidVLN，这是全球首个面向多形态双足人形机器人的真实动力学VLN仿真基准。平台依托NVIDIA Isaac Sim搭建，包含87个高保真室内场景和933条人工核验导航指令。评测发现不同人形硬件差异巨大：同一模型在不同机器人上成功率最高差距达18.9个百分点，H1机器人跌倒率高达70.95%。