本文详细介绍了宇树Go2机器人搭配NaVILA全栈导航系统的技术架构与实现方案。系统采用分层设计，包含仿真环境(Go2描述与Gazebo模拟)、底层控制(quadropted_controller)、导航定位(Nav2+Cartographer)和核心VLA(视觉语言动作)模块。重点对比了官方NaVILA方案(依赖高性能GPU)与优化后的轻量化方案(基于llama.cpp的Client-Serve

本文以宇树Go2四足机器人为载体，深入探讨了在NVIDIA Jetson Orin边缘计算平台上构建全栈视觉-语言-动作导航系统的技术方案。文章从ROS 2工作空间架构出发，详细解析了NaVILA模型的机理与分层导航实现，包括感知层、决策层和控制层的模块化设计。重点介绍了基于Client-Server架构的高性能边缘推理方案，以及NaVILA模型在空间认知方面的独特优势。通过预训练、指令微调和领域

本教程详细介绍了在ROS 2仿真环境中实现四足机器人VLA(视觉-语言-动作)控制链路的步骤。首先解决机器人"腿软"问题，通过添加PID参数配置文件使机器人能正常站立。然后创建VLA桥接包，包含模拟VLA节点和动作解析器，将自然语言指令转换为机器人控制命令。教程提供了完整的启动流程，包括加载仿真环境、启动控制器、唤醒机器人等关键步骤，并演示了通过自然语言指令控制机器人行走的过程

本教程详细介绍了在ROS 2仿真环境中实现四足机器人VLA(视觉-语言-动作)控制链路的步骤。首先解决机器人"腿软"问题，通过添加PID参数配置文件使机器人能正常站立。然后创建VLA桥接包，包含模拟VLA节点和动作解析器，将自然语言指令转换为机器人控制命令。教程提供了完整的启动流程，包括加载仿真环境、启动控制器、唤醒机器人等关键步骤，并演示了通过自然语言指令控制机器人行走的过程