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title: "迷宫导航 (Maze Navigation)"
domain: "Multimodal AI / Topological Reasoning"
tags: [maze, navigation, topological-reasoning, visual-primitives, dfs]
sources: [[thinking-with-visual-primitives]]
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# 迷宫导航 (Maze Navigation)

> 利用点视觉原语进行拓扑推理的典型任务：判断迷宫是否可解，探索并输出验证路径。

## 任务定义

给定一张迷宫图像（标记起点和终点），模型需要：
1. 判断是否存在可行路径
2. 如果可解，输出经过验证的具体路径（坐标序列）
3. 最终给出 `True`/`False` 判断

## 为什么需要视觉原语

纯语言 CoT 在迷宫导航中几乎不可能：
- 无法用语言精确描述不规则形状的路径
- 需要空间连续性判断（这堵墙是否完全阻挡了通路？）
- 需要回溯（「此路不通→返回上一个岔路口」）

[[visual-primitives|视觉原语]]（点）天然适合：每个岔路口的坐标、每段路径的轨迹、回溯标记都是精确的空间操作。

## 数据构造

- **生成算法**：DFS、Prim、Kruskal → 生成非平凡迷宫
- **拓扑类型**：矩形网格、圆形同心环、六边形蜂巢
- **不可解迷宫**：在可行路径中段添加墙壁，断开连通性
- **难度控制**：网格大小（推理步数）→ Easy 到 Nightmare
- **视觉多样性**：渐变墙、不同背景、多种标记、随机旋转
- **冷启动规模**：**460,000** 样本

## 奖励模型设计

[[specialized-rl|专项强化学习]] 阶段的迷宫 Accuracy RM：
- 因果探索进度（遇墙违规 → 截断后续）
- 探索完整性（不可解迷宫需穷举可达区域）
- 墙违规惩罚
- 最终路径有效性
- 答案正确性

## 相关概念

- [[path-tracing|路径追踪]] — 互补的拓扑推理任务
- [[visual-primitives|视觉原语]] — 点原语
- [[bidirectional-trajectory-evaluation|双向轨迹评估]] — 路径评估方法