浙大 EvolvingNav:让机器人预测「没看见时目标去哪了」的持久导航
ZJU4EmbodiedAI · hf · 2026-10-01
浙大 4D 具身 AI 团队提出 EvolvingNav,研究「演化世界导航」问题:目标物体在未被观察时可能移动,记忆位置到到达时未必可靠。
- 时间索引信念:基于时间戳 3D 物体历史,结构化区分「仍在最后观测处」与「移到别处」,并保留候选集之外的概率质量
- 事件驱动滤波:随时间推移传播信念、预测候选检查时刻的目标占据概率,融合新 RGB-D 证据;负观测按可见性条件化的校准检测概率降低位置假设权重
- 零样本 VLM 控制器:冻结的视觉-语言控制器据更新后信念选择动作与重规划
- EvoWorld-Bench:基于人类活动轨迹的基准,54 个场景、803,680 个任务,含导航前/中受控变化
仿真与真机实验中导航成功率与搜索效率均超基线,消融验证保留不确定性与可见性感知证据的价值。
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