家里堆着椅子和纸箱时，人会侧身、收起手臂，再小步挤过去；传统机器人导航却常把身体简化成地图上的一个点，只考虑往哪儿走。TANGO把这件事升级为全身动作规划：它根据语言指令和机器人摄像头的第一视角，同时安排脚步、躯干、手臂与身体朝向。
具体来说，TANGO是一套视觉—语言—动作模型（VLA，即把画面和指令一起输入，直接生成动作），可预测29自由度的关节动作，再交给底层控制器执行。团队没有采集真人动作，而是在模拟环境中自动生成避碰路线和可执行的全身运动，用这些数据训练模型。
作者称，TANGO在模拟实验中优于多种模块化基线，并能不经真实导航数据训练，直接部署到Unitree G1人形机器人，在杂乱实景中按语言指令行进。值得关注的不是机器人学会了某个侧身姿势，而是导航开始把“身体能否真正穿过去”纳入同一个决策过程；不过材料未给出具体成功率，效果仍以作者报告为准。