추천Qwen-RobotNav: 에이전트 기반 내비게이션 시스템을 위해 설계된 확장 가능한 내비게이션 모델

기존의 통합 내비게이션 모델은 특정 기억 방식만을 가정하는 한계가 있었다. Qwen-RobotNav는 이를 해결하기 위해 컨텍스트를 외부에서 제어 가능한 변수로 취급하며, Qwen3-VL를 기반으로 구축된 확장 가능한 모델이다.

이 모델은 다음과 같은 **4축 관찰 프로토콜(4-Axis Observation Protocol)**을 통해 추론 시점에 내비게이션 동작을 최적화한다.

• Visual token budget: 모든 카메라와 타임스텝의 총 토큰 수
• Temporal decay: 과거 프레임 대비 최근 프레임의 가중치
• Camera weights: 카메라별 중요도 설정
• Frame sample mode: 전체 이력 커버리지 또는 최신 프레임 집중 모드

Qwen-RobotNav는 단일 가중치 세트로 VLN, ObjNav, Tracking, Driving, EQA 등 5가지 도메인에서 **SOTA(State-of-the-art)**를 달성했다. 특히 2B에서 8B 파라미터까지 일관된 스케일링 성능을 보여준다.

또한, 상위 수준의 플래너인 Qwen3.7-Plus와 결합된 2단계 시스템으로 설계되어, 복잡한 목표를 하위 목표로 분해하고 실행하는 **에이전트 기반 내비게이션(Agentic Navigation)**의 핵심 구성 요소로 작동한다. 실제 환경에서도 Unitree Go2 로봇에 제로샷(Zero-shot)으로 배포되어 뛰어난 일반화 성능을 입증했다.