arXiv · cs.AI· Jing Xia·· 12 天前AI 评分44
AVALON：基于人类先验拓扑记忆的零样本室内导航框架
AVALON: Zero-Shot Indoor Navigation with Human-Seeded Topological Memory
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jing Xia
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.21586v1
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AI 导读
AVALON 是一个面向"人类熟悉但机器人未见过"场景的零样本室内导航框架，无需预先建图或场地训练，仅需楼层平面图、地点线索和初始拓扑-里程计对齐即可部署，并通过人机记忆协同更新融合人类指定的任务约束与机器人实地验证证据。在 Unitree Go2 上的实验显示，AVALON 结合 X-NavDP 完成 12.81 m 的Intersection-to-Dining任务仅用时 46.4 s（5/5 成功），比 DimOS-Go2（78.5 s，4/5）节省 40.9% 机器人时间，而仅用策略的 X-NavDP 在 5 次运行中全部超时。
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