要实现不需要手动放置可行走瓦片的导航瓦片地图，可以利用图像处理和机器学习技术。以下是一个可能的解决方案：

1. 数据收集：收集一系列包含可行走区域和障碍物的地图图像。

2. 数据预处理：对收集到的地图图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、边缘检测等操作，以提取地图中的可行走区域和障碍物。

3. 数据标记：对预处理后的图像进行标记，将可行走区域标记为正样本，将障碍物标记为负样本。

4. 特征提取：从标记后的图像中提取特征，可以使用特征提取算法如SIFT、HOG等。

5. 训练模型：使用提取的特征和标记的数据训练一个机器学习模型，如支持向量机（SVM）、决策树等。

6. 导航：在实时导航时，输入当前地图图像，使用训练好的模型对图像进行预测，判断每个瓦片是否可行走。

下面是一个使用Python和OpenCV库的示例代码：

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm

# 数据收集和预处理
# ...

# 数据标记
# ...

# 特征提取
# ...

# 构造训练集和标签
# ...

# 训练模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 导航
def navigate(image):
    # 预处理图像
    # ...

    # 提取特征
    # ...

    # 预测每个瓦片是否可行走
    prediction = clf.predict(X_test)

    # 对预测结果进行处理，得到导航路径
    # ...

    return navigation_path

# 使用示例
image = cv2.imread("map_image.png")
path = navigate(image)
print(path)

注意，上述代码仅为示例，具体的实现可能会有所差异，特别是在数据处理和特征提取的部分需要根据具体情况进行调整。同时，模型的准确性和导航效果也可能受到数据质量和模型选择等因素的影响，需要进行进一步的优化和调整。