GOAT 是一个通用导航系统，可以在未知环境中搜索并导航到任何物体，无需预先计算地图或物体位置。能够应用在家庭环境里，执行拾取任务，能担当起社交导航，避开人群或者跟随指定主体，还能充当紧急与辅助探索助手，GOAT能够帮助机器人更有效地前往未知领域运送特定物品等任务。
GOAT通过感知系统处理 RGB-D 相机输入，将物体实例检测和定位到场景的自上而下语义地图中。除了语义地图，GOAT 还维护一个对象实例内存，用于将物体实例的个别实例定位到地图中，并存储每个实例被观察到的图像。这个内存使得 agent 能够定位和导航到之前观察到的任何物体实例。全局策略接收这个持续性内存表示和以语言、图像或类别指定的目标物体，并在地图中输出一个长期目标。最后，局部策略规划实现这个长期目标的轨迹，并输出 agent 需要执行的动作。
GOAT 通过在 9 个未知的租来的住宅中进行大规模的实地评估来验证其性能。在没有预先计算地图或物体位置的情况下，每个住宅进行 10 个轨迹的评估，每个轨迹包含 5-10 个目标，总共进行了 90 个小时的实验。GOAT 的成功率达到了 83%，路径效率（SPL）为 0.64。
GOAT实现使AI机器人实时数据处理、大规模实证评估、多模态目标匹配、环境感知和对象识别等方面有着显著的应用提升，对未来AI人工智能服务设备贡献重大突破。
项目地址：
https://theophilegervet.github.io/projects/goat/
GOAT通用导航系统下载地址：
https://github.com/facebookresearch/home-robot
