LLM引导的四足机器人平面移动操作规划与推挤策略

研究提出一种LLM引导的分层框架，用于四足机器人在有可移动障碍物的环境中完成交互式导航与平面推挤。语言条件任务规划器用LoRA在合成数据上微调，将自然语言任务和结构化场景表示映射为变长参数化动作序列，由低层强化学习策略执行，在交互式导航任务上优于经典规划器和提示式前沿模型。