G²WAM图像目标导航方法发布

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 刊出研究，作者 Ke Gui 等提出几何锚定世界动作模型 G²WAM，用于图像目标导航。据该报道，G²WAM 通过学习到的场景坐标定位模块，将当前帧、目标帧与历史帧锚定在统一参考系中，无需显式 3D 重建，并完全在潜空间中联合预测未来状态与动作，从而省去 CEM 式规划。报道称，在四个轨迹预测基准上，其平均 ATE 和 RPE 分别降低 40.1% 和 35.2%；闭环导航成功率从 54.0% 提升至 63.0%，SPL 从 36.4% 提升至 59.2%。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无跟进报道或相互矛盾的说法，上述性能数字均出自该来源，为其单方陈述。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。