論文の概要: TAS: A Transit-Aware Strategy for Embodied Navigation with Non-Stationary Targets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09905v4
• Date: Thu, 16 Oct 2025 18:41:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 15:58:54.274133
• Title: TAS: A Transit-Aware Strategy for Embodied Navigation with Non-Stationary Targets
• Title（参考訳）: TAS:非定常目標を用いた身体的ナビゲーションのためのトランジット・アウェア戦略
• Authors: Vishnu Sashank Dorbala, Bhrij Patel, Amrit Singh Bedi, Dinesh Manocha,
• Abstract要約: 非定常目標を持つ動的シナリオにおけるナビゲーションのための新しいアルゴリズムを提案する。 我々の新しいTAS(Transit-Aware Strategy)は、具体化されたナビゲーションポリシーをオブジェクトパス情報で強化する。 TASは、ターゲットルートとルートを同期させるエージェントを報酬することで、非定常環境での性能を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.09248760290918
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Embodied navigation methods commonly operate in static environments with stationary targets. In this work, we present a new algorithm for navigation in dynamic scenarios with non-stationary targets. Our novel Transit-Aware Strategy (TAS) enriches embodied navigation policies with object path information. TAS improves performance in non-stationary environments by rewarding agents for synchronizing their routes with target routes. To evaluate TAS, we further introduce Dynamic Object Maps (DOMs), a dynamic variant of node-attributed topological graphs with structured object transitions. DOMs are inspired by human habits to simulate realistic object routes on a graph. Our experiments show that on average, TAS improves agent Success Rate (SR) by 21.1 in non-stationary environments, while also generalizing better from static environments by 44.5% when measured by Relative Change in Success (RCS). We qualitatively investigate TAS-agent performance on DOMs and draw various inferences to help better model generalist navigation policies. To the best of our knowledge, ours is the first work that quantifies the adaptability of embodied navigation methods in non-stationary environments. Code and data for our benchmark will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 身近な航法は、静止目標を持つ静的環境において一般的に機能する。 本研究では,非定常目標を持つ動的シナリオにおけるナビゲーションのための新しいアルゴリズムを提案する。 我々の新しいTAS(Transit-Aware Strategy)は、具体化されたナビゲーションポリシーをオブジェクトパス情報で強化する。 TASは、ターゲットルートとルートを同期させるエージェントを報酬することで、非定常環境での性能を改善する。 TASを評価するために、構造化オブジェクト遷移を持つノード分布トポロジグラフの動的変種である動的オブジェクトマップ(DOM)についても紹介する。 DOMは、グラフ上の現実的なオブジェクトルートをシミュレートする人間の習慣にインスパイアされます。 実験の結果,TASは非定常環境でのエージェント成功率(SR)を平均21.1改善し,相対的成功率(RCS)で測定すると静的環境から44.5%向上した。 我々は、DOM上でのTASエージェントのパフォーマンスを質的に調査し、汎用的なナビゲーションポリシーのモデル化を支援するために様々な推論を行う。 我々の知る限りでは、非定常環境における具体的ナビゲーション手法の適応性を定量化する最初の研究である。 ベンチマークのコードとデータは公開されます。

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