arXiv cs.AI· Yu He, Da Huang, Zhenyang Liu, Zixiao Gu, Qiang Sun, Guangnan Ye, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang·· 11 小时前AI 评分34
Schrödinger's Navigator：用想象未来集合实现零样本物体导航
Schr\"odinger's Navigator: Imagining an Ensemble of Futures for Zero-Shot Object Navigation
AI 导读
Schrödinger's Navigator 提出一种信念感知框架，在推理时对多条轨迹条件下的想象 3D 未来进行推理，而非锁定单一地图。其轨迹条件 3D 世界模型预测假设观测并维持合理场景实现的多重叠加，配合自适应遮挡感知采样器和 Future-Aware Value Map（FAVM）聚合想象未来以选择动作。
正文 · AI 翻译
摘要：零样本物体导航（ZSON）要求机器人在未见环境中找到目标物体，无需针对特定任务进行微调或预先构建地图，这是通用服务机器人的一项关键能力。然而，在仿真中表现良好的方法往往在杂乱的真实场景中性能下降，这些场景存在严重遮挡和潜在危险，其中大片未观测区域使单场景推理变得脆弱且不安全。我们提出薛定谔的导航者（Schrödinger's Navigator），一个信念感知框架，在推理时对多个以轨迹为条件的想象 3D 未来进行推理。给定候选路径，一个以轨迹为条件的 3D 世界模型预测假设观测，并维护可能场景实现的叠加态，而不是锁定于单一地图。自适应遮挡物感知采样器将想象引导至不确定性关键区域，而未来感知价值图（FAVM）聚合想象未来以实现稳健、主动的动作选择。仿真实验和在物理 Go2 四足机器人上的实验表明，薛定谔的导航者优于强 ZSON 基线，在遮挡严重的导航场景中改善了隐藏目标发现和风险感知的路径点选择。这些结果凸显了想象 3D 未来作为在不确定真实环境中实现零样本导航的可扩展且可泛化策略。
| 评论： | 被机器人学习会议（CoRL）2026 接收 |
| 主题： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI）；计算机视觉与模式识别（cs.CV） |
| 引用为： | arXiv:2512.21201 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2512.21201v5 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.21201 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org