本文整理了从Ubuntu22.04虚拟机安装到ROS2 Humble配置，再到SCAN-Planner开源代码复现的完整学习路径，涵盖B站视频教程、CSDN安装指南及GitHub代码仓库，附VSCode与Codex配置方法，助力四足机器人自主导航项目快速上手，方便查阅与分享。

本文提出VLN-CE任务，将视觉语言导航从依赖导航图的离散节点跳转，推进至连续三维环境中的底层动作执行。通过在Matterport3D场景中迁移R2R数据，构建真实可通行路径，揭示传统模型性能高度依赖已知拓扑、理想导航与精确定位等隐含假设。研究采用跨模态注意力机制与DAgger训练策略，验证了在无导航图条件下模型仍可有效导航，推动具身智能向真实运动系统演进。

本文提出视觉语言导航（VLN）任务，构建Matterport3DSimulator与R2R数据集，建立基于LSTM-Attention的Seq2Seq基线模型，实现自然语言指令驱动下的视觉导航。通过Teacher-forcing与Student-forcing对比，验证了跨环境泛化仍是核心挑战，为后续具身智能研究奠定基础。