在应对现实世界中长距离、多目标、动态变化的任务时，如何真正做到开放词汇目标导航，尤其是让四足机器人听懂任务指令、感知目标并灵活导航，完成一系列连贯动作？仍是一道待解的难题。
今天介绍的这篇来自香港科技大学（广州）团队的工作LOVON，就提出了一个面向现实复杂环境的完整方案——
它整合了大语言模型的任务规划能力、开放词汇视觉模型的感知能力，以及Transformer驱动的语言到运动映射模型（L2MM）。在多个真实四足机器人平台上成功实现了“看懂任务、找对目标、走对路线”的全过程闭环执行。
小编认为，LOVON的出现不仅补足了当前LLM机器人研究中“行动执行不足”的短板，也为开放场景下的多模态机器人导航指明了新方向。
▲任务演示：“先靠近背包，然后缓慢走向椅子，最后快速接近人。”©️【深蓝具身智能】编译
技术解析
如何让机器人听得懂任务、找得到目标、走得对路径？
LOVON 的核心目标就是解决以上的三个难题。为此，它融合了三类关键技术能力：语言理解、多模态感知、动态控制决策。
整个系统从自然语言输入出发，依次完成任务拆解、视觉感知、运动决策三个阶段，并在真实机器人上形成了一个高效稳健的执行闭环。
▲LOVON 系统流程总览©️【深蓝具身智能】编译
接下来，小编将从以下三个核心模块入手，拆解 LOVON 系统是如何实现这一整套“从理解到行动”的路径的：
基于大语言模型的高层任务规划器；
支持开放词汇的目标感知系统；
语言-感知-控制融合的动作生成模块（L2MM）
基于大语言模型的高层任务规划器
LOVON 的第一步，是实现高层任务的语言理解与调度（先“听懂人话”）。
与传统导航系统只能接受固定模板指令不同，LOVON 能理解结构复杂、顺序灵活的自然语言命令，比如：
“先靠近背包，然后缓慢走向椅子，最后快速接近人。”
对于这种多目标、多条件的指令，LOVON 采用 LLM 作为任务规划器，它的职责是：
解析语言意图：识别出任务涉及的多个子目标（如背包、椅子、人）；
生成结构化任务序列：将每一步目标、速度要求等内容转化为标准指令；
基于执行状态进行动态调度：只有前一个子任务完成，系统才会向下发起新任务。
这个模块看似“只是调度”，但它其实完成了两项能力的结合：语言推理 + 任务记忆与切换。
这让 LOVON 不只是理解“去哪”，还知道“何时该去哪里”，实现类人化的任务执行流程。
支持开放词汇的目标感知系统
听懂任务之后，机器人必须看得见目标，而不是只能识别固定类（比如 COCO-80）。
LOVON 采用了一个基于 YOLO-World 的视觉系统，并加入了自研的 Instruction-Object Extractor（IOE）模块，构建起了完整的开放词汇感知流程：
目标类自动推理：IOE 会从指令中提取目标类别。例如用户说“靠近背包”，IOE 会映射出检测类为“backpack”，并提供嵌入表示作为 YOLO 检测模块的输入；
基于图文匹配的检测机制：检测器可以根据语义 embedding 匹配当前图像中是否存在该类别目标；
图像清晰度评估机制：系统使用拉普拉斯方差（Laplacian Variance）判断当前图像是否模糊，并在视觉输入模糊时拒绝发起检测，防止运动模糊干扰判断。
▲对于图像清晰度的模糊判断可视化，可以看到从1-9图像从模糊变为清晰，如果在模糊的图像中执行视觉任务，势必对系统会产生极大地影响，这一点作者在后续的实验部分也进行了充分的证明©️【深蓝具身智能】编译
这一模块的优势在于：目标不需要预定义、也不需要训练时固定类别集，只要语言中提到了，它就会尝试找出来。
同时 IOE 模块也能规避一词多义问题，比如“go to the left bag”不会错认为“left person”。
语言-感知-控制融合的动作生成模块
这个过程的目的，是让机器人从视觉语言中学会“怎么走”。
这也是LOVON 中最关键的闭环执行部分——L2MM 模块，全称为 Language-to-Motion Mapper，用于将当前语言任务 + 感知状态，转化为运动控制指令。
它的核心是一种多输入的 Transformer 架构，输入包括：
当前子任务的语言指令；
检测目标的位置、置信度；
上一任务执行状态（成功/未完成）；
当前搜索状态（如正在原地旋转寻找目标）；
然后输出三个关键控制变量：
（1）运动控制向量（linear velocity vx、vy，角速度 θ）；
（2）任务完成判别（判断是否完成当前子任务）；
（3）视觉搜索方向判别（判断若目标丢失，是应左转搜索还是右转搜索）。
这种结构使得 L2MM 实际上承担了一个“翻译器”的职责：它把「我要去哪 + 我看到什么」翻译成「我下一步该怎么走」。
同时，由于它具备任务状态判断能力，还能在目标消失时启动视觉搜索逻辑，避免卡死。
这一点弥补了很多 LLM+控制结合系统的核心短板：大模型能说人话，但控制指令接不住。
而 LOVON 的 L2MM 直接打通了这一步。
▲凭借出色的模块化设计，LOVON可以适应不同的具身平台，视频演示了LOVON在多个具身智能体上的运行效果©️【深蓝具身智能】编译
实验设计与关键结果分析
LOVON 的实验聚焦于两个核心问题：
在现实环境中，系统是否具备稳定识别与控制能力？尤其是在目标丢失、图像模糊、任务切换等高压场景下；
与已有系统相比，LOVON 是否真正带来了可落地的性能提升？
为此，论文在多个真实部署场景中设计了任务链条，并与代表性方法进行了对比评估。
▲真实环境中多目标任务追踪实验演示©️【深蓝具身智能】编译
多目标任务追踪
实验设计了多种 多目标语言导航任务，例如：
“慢慢走向包，再靠近椅子，最后以最快速度靠近人。”
系统需要做到：
（1）对目标顺序有明确记忆；
（2）每步都能判断是否完成当前任务；
（3）并在完成前一步后自动过渡到下一个目标。
结果表明：
LOVON 成功率明显高于基线方法（如 TrackVLA 和 w/o LLM 版本）；
系统不会因为目标检测失败或状态识别不准导致卡住；
多目标执行中，L2MM 能准确判断当前子任务完成与否，平均错误率低于 7%。
▲LOVON 对运动模糊、遮挡和动态状态变化等视觉干扰具有很强的鲁棒性。场景中的雨伞被遮挡，导致视觉效果受到影响。LOVON 能够从这种干扰中恢复，并继续接近目标。©️【深蓝具身智能】编译
这说明其语言-控制闭环确实能应对非结构化多目标任务，并在“边走边思考”中形成稳定执行流。
模糊图像过滤机制
在真实部署中，机器人运动会导致摄像头图像产生模糊。LOVON 引入了基于拉普拉斯方差的图像清晰度评估模块，用以判断当前图像是否可信。
论文构造了对比实验：
在有图像模糊过滤机制的系统中，任务完成率提升了约 18.7%；
无过滤时，机器人经常在模糊帧下误判目标已丢失，错误执行“旋转搜索”等行为。
▲不同速度下，不同目标所使用的阈值和合格帧率比例。如图所示，结合作者提出的移动平均滤波（MAF）的方法将合格帧率提高了 25%©️【深蓝具身智能】编译
这个模块虽然轻量，但在真实场景中是提升系统鲁棒性的关键补丁，有效阻止了由视觉质量波动引发的 cascade error。
与 SOTA 系统对比：LOVON 的全流程优势体现在哪？
论文对比了三类 baseline 系统，并在多个目标、多语言任务中，LOVON 显著优于 baseline，尤其在：
目标搜索时间（平均缩短 26.5%）；
目标接近精度（更准确地停在目标附近）；
任务中断次数（控制策略更稳定，切换更顺畅）；
更关键的是，LOVON 并非靠训练时的数据拟合，而是依靠结构化模块设计 + L2MM 的泛化能力，实现了跨目标、跨语言任务的一致表现。
▲与SOTA方法的对比实验结果©️【深蓝具身智能】编译
总结
从这篇LOVON的系统设计中我们可以看到，当「让机器人听懂你在说什么」成为可能时，接下来的挑战其实是——让它能在复杂环境中「说到做到」。
LOVON 并不是简单地用 LLM 控任务、用 YOLO 识目标、用 RL 控身体，而是构建了一个有明确信息流动、决策闭环的系统结构：
语言任务有规划、目标识别能泛化、运动控制能感知目标变化并实时调整。
而且这些能力不止停留在实验室里的“视频效果”，而是真正落地在真实四足机器人平台上，完成多目标任务。
编辑｜阿豹
审编｜具身君
参考文献：
论文名称：LOVON: Legged Open-Vocabulary Object
论文作者：Daojie Peng, Jiahang Cao, Qiang Zhang, Jun Ma
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2507.06747
项目地址：https://daojiepeng.github.io/LOVON/
【深蓝具身智能读者群】-参观机器人：
我们开设此账号，想要向各位对【具身智能】感兴趣的人传递最前沿最权威的知识讯息外，也想和大家一起见证它到底是泡沫还是又一场热浪？
欢迎关注【深蓝具身智能】👇
点击❤收藏并推荐本文
