本文一作彭道杰，香港科技大学广州在读博士生；共同一作曹嘉航，北京人形机器人创新中心实习生；共同一作张强香港科技大学广州在读博士生，北京人形机 器人创新中心学术委员会主任；通讯导师马骏，香港科技大学广州&香港科技大学助理教授。 在复杂的开放环境中，让 足式 机器人像人类一样自主完成 「 先跑到椅子旁，再快速接近行人 」 这类长程多目标任务，一直是 robotics 领域的棘手难 题。传统方法要么局限于固定目标类别，要么难以应对运动中的视觉抖动、目标丢失等实时挑战，导致机器人在真实场景中常常 「 迷路 」 或 「 认错对象 」 。 香港科技大学广州联合北京人形创新中心 重磅推出的 LOVON（Legged Open-Vocabulary Object Navigator）框架，为这一难题带来了创新性的解决方 案。它首次将大语言模型（LLMs）的任务规划能力、开放词汇视觉检测的泛化能力，以及精准的语言 - 运动映射模型融合在一起，让 足式 机器人在动 态、非结构化环境中也能高效完成长程目标导航，实现了足式机器人在开放世界中对动态目标的长视野精准追踪，兼容 Unitree Go2、B2、H1-2 等主流 平台，用「即 ...