DSCD-Nav：基于双姿态合作辩论的对象导航
机器人学
2026-02-03 v2
摘要
在陌生的室内环境中进行自适应导航对家庭服务机器人至关重要。尽管在零样本感知与推理方面取得了进展，现有导航系统仍依赖于决策层的单次评分，导致过度自信的长程错误和冗余探索。为解决这些问题，我们提出了双姿态合作辩论导航（DSCD-Nav），这是一种决策机制，取代单次评分为基于姿态的交叉检查和证据感知的仲裁，以提高部分可观测性下的动作可靠性。具体而言，给定相同的观察和候选动作集合，我们显式地通过以多样且互补的目标为评估条件来构建两个姿态：一种是任务-场景理解（TSU）姿态，优先考虑来自场景布局线索的目标进度；另一种是安全-信息平衡（SIB）姿态，强调风险和信息价值。两种姿态进行合作辩论并通过基于线索的论点进行交叉检查来制定政策。然后，采用导航共识仲裁（NCA）代理来整合两方的原因和证据，可选地触发轻量级微观测以验证不确定的选择，在保持NCA主要意图的同时消除歧义。实验在HM3Dv1、HM3Dv2和MP3D上均显示出在成功率和路径效率方面持续的改进，同时减少了探索的冗余。
引用
@article{arxiv.2601.21409,
title = {DSCD-Nav: Dual-Stance Cooperative Debate for Object Navigation},
author = {Weitao An and Qi Liu and Chenghao Xu and Jiayi Chai and Xu Yang and Kun Wei and Cheng Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.21409},
year = {2026}
}