面向目标导航：
1.点目标导航：在看不见的环境里，将目标的位置用坐标表示出来（100.80）机器人通过向左向右向前到达目标位置附近。（mp3d数据集）在难于预知目标位置时，但是点目标导航几乎不可能实现，
2.语义目标导航： 机器人通过依赖语义标签的知识，用rgb相机沿着gps和指南针导航，通过rgb来解决实际与模拟之间的转移关系。
3.语言目标导航：语言目标导航时语义目标导航的进一步拓展，主要是通过特定的目标语言进行导航，主要的挑战是对自然语言指令的准确解释，这项任务需要通过高级自然语言处理（nlp）技术来解析，然后去传输给机器人去执行指令
4.图像目标导航：机器人需要通过给定的图片推理目标位置，可以认为是语言目标导航的补充指令跟随导航：也叫遵循导航与面向目标导航相比，跟随导航减少了导航代理在看不见时候的稳定性1.离散环境导航：环境表示为由边缘连接的导航任务，明确界定的状态。例如在一个网格世界中，每个网格单元可以被视为一个离散状态。
5.持续环境导航：在连续环境中，位置不是离散的有限个值，而是存在无限种可能。例如，在一片开阔的室外区域，物体或智能体可以位于二维或三维空间中的任意一点，不像在离散环境（如网格世界）中只能处于特定的网格单元位置，通过传感器去不断的了解周围环境但是由于环境在不断的改变导致导航比较困难基于对话导航：
（1）.基于模板对话框的导航：具有预先设定好的对话模板，这些模板规定了对话的基本结构和流程。例如，在导航应用中，可能有 “询问起点 - 询问终点 - 提供路线选项” 这样的模板。这种预定义性为对话提供了清晰的框架，使得对话的组织和管理更加有序。
（2）.基于自然语言对话的导航：能够处理自然语言中的复杂语义关系。与模板对话 - 基于导航不同，它不限于预定义的结构和词汇。例如，用户可以说 “我想找一个既能看海又离市区近的地方”，系统需要理解 “看海”“离市区近” 这两个语义需求，并将它们综合起来进行导航规划。
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