Fugu-MT 論文翻訳(概要): Schrödinger's Navigator: Imagining an Ensemble of Futures for Zero-Shot Object Navigation

論文の概要: Schrödinger's Navigator: Imagining an Ensemble of Futures for Zero-Shot Object Navigation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21201v1
Date: Wed, 24 Dec 2025 14:28:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.798534
Title: Schrödinger's Navigator: Imagining an Ensemble of Futures for Zero-Shot Object Navigation
Title（参考訳）: Schrödingerのナビゲータ:ゼロショットオブジェクトナビゲーションの未来を想像する
Authors: Yu He, Da Huang, Zhenyang Liu, Zixiao Gu, Qiang Sun, Guangnan Ye, Yanwei Fu,
Abstract要約: ゼロショットオブジェクトナビゲーション(ZSON)は、ロボットが以前見えなかった環境で対象物を見つける必要がある。既存のZSONメソッドは、しばしば現実的で散らかった環境で苦労する。そこで我々はSchrdingerのナビゲータを提案する。これはSchrdingerの不確実性に関する思考実験に触発されたナビゲーションフレームワークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 41.16760427398019
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Zero-shot object navigation (ZSON) requires a robot to locate a target object in a previously unseen environment without relying on pre-built maps or task-specific training. However, existing ZSON methods often struggle in realistic and cluttered environments, particularly when the scene contains heavy occlusions, unknown risks, or dynamically moving target objects. To address these challenges, we propose \textbf{Schrödinger's Navigator}, a navigation framework inspired by Schrödinger's thought experiment on uncertainty. The framework treats unobserved space as a set of plausible future worlds and reasons over them before acting. Conditioned on egocentric visual inputs and three candidate trajectories, a trajectory-conditioned 3D world model imagines future observations along each path. This enables the agent to see beyond occlusions and anticipate risks in unseen regions without requiring extra detours or dense global mapping. The imagined 3D observations are fused into the navigation map and used to update a value map. These updates guide the policy toward trajectories that avoid occlusions, reduce exposure to uncertain space, and better track moving targets. Experiments on a Go2 quadruped robot across three challenging scenarios, including severe static occlusions, unknown risks, and dynamically moving targets, show that Schrödinger's Navigator consistently outperforms strong ZSON baselines in self-localization, object localization, and overall Success Rate in occlusion-heavy environments. These results demonstrate the effectiveness of trajectory-conditioned 3D imagination in enabling robust zero-shot object navigation.
Abstract（参考訳）: ゼロショットオブジェクトナビゲーション(ZSON)では、事前に構築されたマップやタスク固有のトレーニングに頼ることなく、事前に見えない環境で対象物を見つける必要がある。しかし、既存のZSON手法は、特にシーンが重い閉塞、未知のリスク、動的に動くターゲットオブジェクトを含む場合、現実的で散らかった環境でしばしば苦労する。これらの課題に対処するために、シュレーディンガーの不確実性に関する思考実験に触発されたナビゲーションフレームワークである「textbf{Schrödinger's Navigator}」を提案する。この枠組みは、観測されていない空間を、行動する前に、実証可能な未来の世界とそれらに対する理由の集合として扱う。エゴセントリックな視覚入力と3つの候補軌道に基づいて、軌跡条件付き3次元世界モデルは、各経路に沿って将来の観測を想像する。これにより、エージェントは、余分なデトゥールや密集したグローバルマッピングを必要とせずに、隠蔽を越えて、目に見えない領域のリスクを予測できる。想像された3D観察はナビゲーションマップに融合され、バリューマップの更新に使用される。これらの更新は、オクルージョンを回避し、不確実な空間への露出を減らし、移動目標を追跡するための方針を導く。重度の静的閉塞、未知のリスク、動的に動くターゲットを含む3つの難解なシナリオにわたるGo2四足歩行ロボットの実験では、シュレーディンガーのナビゲーターは、自己局在化、オブジェクトの局所化、およびオクルージョン重環境における全体的な成功率において、強いZSONベースラインを一貫して上回っている。これらの結果は、ロバストなゼロショットオブジェクトナビゲーションを可能にするために、軌道条件付き3Dイマジネーションの有効性を示す。

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