AgriVLN：农业机器人视觉语言导航基准与方法

Xiaobei Zhao 等研究团队提出农业机器人视觉语言导航基准 A2A 及配套方法 AgriVLN。A2A 包含 6 类农业场景共 1,560 个片段，采用分步指令与连续动作环境。 评测发现现有视觉语言导航方法在短指令上表现较好、长指令上表现较差。为此，团队提出将复杂指令分解为简单子任务列表的 STL 模块，并集成到 NavGPT 主干中构成 AgriVLN 方法。作者称该方法成功率（SR）从 0.33 提升到 0.47，导航误差（NE）从 2.76 米略增至 2.91 米。研究另附消融实验与案例分析，讨论了该方法在不同子任务数量和场景类别下的效果与局限。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。