InternNav：InternRobotics推出的通用导航基础模型开源平台，面向机器人导航系统的模块化研究与应用。
• 全导航系统模块化支持，涵盖视觉-语言导航（VLN-CE）、视觉导航（VN）及连续轨迹规划，便于定制与深度探索。
• 兼容主流仿真平台Habitat与Isaac Sim，满足多样训练评估需求，提升模型泛化能力。
• 集成6大数据集、10+主流基线及InternData-N1高质量导航数据（3k+场景，83万VLN数据），支持全景式对比与性能提升。
• 引入首个双系统导航基础模型InternVLA-N1，实现领先基准测试成绩与现实环境零样本泛化。
• 持续更新，2025年7月发布v0.1.0版本，开启IROS 2025大赛挑战，推动社区协作创新。
• MIT开源协议，欢迎贡献代码、数据及反馈，构建开放生态，促进导航AI长期发展。
• 全导航系统模块化支持，涵盖视觉-语言导航（VLN-CE）、视觉导航（VN）及连续轨迹规划，便于定制与深度探索。
• 兼容主流仿真平台Habitat与Isaac Sim，满足多样训练评估需求，提升模型泛化能力。
• 集成6大数据集、10+主流基线及InternData-N1高质量导航数据（3k+场景，83万VLN数据），支持全景式对比与性能提升。
• 引入首个双系统导航基础模型InternVLA-N1，实现领先基准测试成绩与现实环境零样本泛化。
• 持续更新，2025年7月发布v0.1.0版本，开启IROS 2025大赛挑战，推动社区协作创新。
• MIT开源协议，欢迎贡献代码、数据及反馈，构建开放生态，促进导航AI长期发展。