除了本體感知,VLM-GroNav是否可以融入其他感知模態(如熱成像、高光譜)以增強對複雜地形的理解?
是的，VLM-GroNav可以融入其他感知模態，如熱成像和高光譜成像，以增強對複雜地形的理解。具體來說：
熱成像技術：熱成像可以幫助機器人識別不同材料的熱特性，這在某些情況下可以提供有關地形的額外信息。例如，熱成像可以用於檢測水體或泥濘地區，這些區域在可見光下可能不易識別。
高光譜成像：高光譜成像技術能夠捕捉物體的光譜信息，這對於識別地面材料（如沙子、泥土或草地）非常有用。這種技術可以幫助機器人更準確地評估地形的可通行性，特別是在複雜的戶外環境中。
多模態融合：通過將不同感知模態的數據進行融合，VLM-GroNav可以獲得更全面的環境理解。這種多模態融合可以提高對地形的評估準確性，並增強機器人在多變環境中的導航能力。
增強學習算法：結合熱成像和高光譜數據的增強學習算法可以進一步提高機器人的決策能力，使其能夠根據不同的感知信息動態調整導航策略。