En esta sección presentamos extensos experimentos para evaluar el sistema Instance-aware Visual Language Map IVLMap en entornos simulados y reales. Las pruebas se realizaron con el simulador Habitat y el conjunto de datos Matterport3D, comparando IVLMap frente a referentes como VLMap, CoW y CLIP Map. Los resultados demuestran que IVLMap supera a las líneas base en tareas de navegación orientada a instancias y navegación con múltiples objetivos, permitiendo navegación hacia metas sin entrenamiento previo zero-shot y una localización de objetos más precisa.

IVLMap combina percepción visual y representación de lenguaje para mapear objetos individuales en el espacio, lo que facilita que robots identifiquen, localicen y naveguen hacia objetos específicos en escenarios domésticos y comerciales. Esta capacidad resulta crucial para aplicaciones de robótica asistencial, logística en interiores y sistemas autónomos que requieren interacción directa con elementos concretos del entorno.

En pruebas reales, IVLMap mostró robustez frente a variaciones de iluminación y oclusiones parciales, y en escenarios multiobjetivo permitió planificar rutas eficientes que consideran múltiples metas y prioridades. La arquitectura favorece la escalabilidad y la integración con agentes IA para tareas avanzadas de planificación y toma de decisiones, así como con servicios cloud para procesamiento y sincronización en tiempo real.

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