論文の概要: ABot-N0: Technical Report on the VLA Foundation Model for Versatile Embodied Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11598v1
- Date: Thu, 12 Feb 2026 05:30:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.655506
- Title: ABot-N0: Technical Report on the VLA Foundation Model for Versatile Embodied Navigation
- Title（参考訳）: ABot-N0:Versatile Embodied NavigationのためのVLAファンデーションモデルに関する技術報告
- Authors: Zedong Chu, Shichao Xie, Xiaolong Wu, Yanfen Shen, Minghua Luo, Zhengbo Wang, Fei Liu, Xiaoxu Leng, Junjun Hu, Mingyang Yin, Jia Lu, Yingnan Guo, Kai Yang, Jiawei Han, Xu Chen, Yanqing Zhu, Yuxiang Zhao, Xin Liu, Yirong Yang, Ye He, Jiahang Wang, Yang Cai, Tianlin Zhang, Li Gao, Liu Liu, Mingchao Sun, Fan Jiang, Chiyu Wang, Zhicheng Liu, Hongyu Pan, Honglin Han, Zhining Gu, Kuan Yang, Jianfang Zhang, Di Jing, Zihao Guan, Wei Guo, Guoqing Liu, Di Yang, Xiangpo Yang, Menglin Yang, Hongguang Xing, Weiguo Li, Mu Xu,
- Abstract要約: ABot-N0は5つのコアタスクにまたがる「グランド・ユニフィケーション」を実現する統合ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)基盤モデルである。
ABot-N0は階層的なBrain-Action'アーキテクチャを使用し、LLMベースのCognitive Brainをセマンティック推論に組み合わせ、フローマッチングベースのAction Expertと組み合わせて正確で連続的な軌道生成を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.35621223011076
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Embodied navigation has long been fragmented by task-specific architectures. We introduce ABot-N0, a unified Vision-Language-Action (VLA) foundation model that achieves a ``Grand Unification'' across 5 core tasks: Point-Goal, Object-Goal, Instruction-Following, POI-Goal, and Person-Following. ABot-N0 utilizes a hierarchical ``Brain-Action'' architecture, pairing an LLM-based Cognitive Brain for semantic reasoning with a Flow Matching-based Action Expert for precise, continuous trajectory generation. To support large-scale learning, we developed the ABot-N0 Data Engine, curating 16.9M expert trajectories and 5.0M reasoning samples across 7,802 high-fidelity 3D scenes (10.7 $\text{km}^2$). ABot-N0 achieves new SOTA performance across 7 benchmarks, significantly outperforming specialized models. Furthermore, our Agentic Navigation System integrates a planner with hierarchical topological memory, enabling robust, long-horizon missions in dynamic real-world environments.
- Abstract（参考訳）: 身体的なナビゲーションは、長い間タスク固有のアーキテクチャによって断片化されてきた。
我々は、ポイントゴール、オブジェクトゴール、インストラクション-フォロー、POIゴール、パーソナ-フォローという5つのコアタスクにまたがる '`Grand Unification'' を実現する統合ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)基盤モデルであるABot-N0を紹介する。
ABot-N0は階層的な ``Brain-Action'' アーキテクチャを使用し、LLMベースの認知脳をセマンティック推論に、フローマッチングベースのアクションエキスパートと組み合わせて、正確で連続的な軌道生成を行う。
大規模学習を支援するため,ABot-N0 Data Engineを開発した。ABot-N0は16.9Mのエキスパートトラジェクトリと5.0Mの推論サンプルを7,802の高忠実度3Dシーン(10.7$\text{km}^2$)でキュレートする。
ABot-N0は7つのベンチマークにまたがって新たなSOTAパフォーマンスを実現し、特別なモデルよりも大幅に優れています。
さらに,エージェントナビゲーションシステムは階層的なトポロジカルメモリをプランナーに統合し,動的現実世界環境における堅牢で長期のミッションを可能にする。
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