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摘要 - 现实生活中的机器人导航不仅涉及到达目的地；它需要在解决方案特定目标的同时优化运动。人类表达这些目标的一种直观方式是通过诸如口头命令或粗略草图之类的抽象提示。这样的人类指导可能缺乏细节或嘈杂。尽管如此，我们希望机器人能够按预期导航。让机器人根据人类期望来解释和执行这些抽象说明，他们必须与人类对基本导航概念有共同的理解。为此，我们介绍了Canvas，这是一个新颖的框架，结合了常识感知导航的视觉和语言说明。它的成功是由模仿学习驱动的，使机器人能够从人类航行行为中学习。我们提出命令，这是一个具有人类通知结果的综合数据集，范围超过48小时，219公里，旨在训练模拟环境中的常识性导航系统。我们的实验表明，画布在所有环境中都超过了强大的基于规则的系统，并以嘈杂的说明显示出了卓越的性能。值得注意的是，在果园环境中，Ros Navstack记录了总成功率0％，帆布的总成功率为67％。画布也与人类的示范和常识性约束密切一致，即使在看不见的环境中也是如此。此外，画布的现实部署展示了令人印象深刻的Sim2real转移，总成功率为69％，强调了在模拟环境中为现实世界应用中的人类展示学习的潜力。

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