論文の概要: FLUX: Accelerating Cross-Embodiment Generative Navigation Policies via Rectified Flow and Static-to-Dynamic Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12806v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 09:10:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.754077
• Title: FLUX: Accelerating Cross-Embodiment Generative Navigation Policies via Rectified Flow and Static-to-Dynamic Learning
• Title（参考訳）: FLUX: 正規化フローと静的-動的学習によるクロスボデーメント生成ナビゲーションポリシの高速化
• Authors: Zeying Gong, Yangyi Zhong, Yiyi Ding, Tianshuai Hu, Guoyang Zhao, Lingdong Kong, Rong Li, Jiadi You, Junwei Liang,
• Abstract要約: 物理的に有効な群集シミュレーションを特徴とする動的ナビゲーションベンチマークであるDynBenchを紹介する。 本フレームワークではフローベースの統合ナビゲーションポリシーであるFLUXを提案する。 FLUXは反復デノイングを直線軌道に置き換え、従来のフローベース手法よりもステップごとの推論効率を47%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.58069243517918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous navigation requires a broad spectrum of skills, from static goal-reaching to dynamic social traversal, yet evaluation remains fragmented across disparate protocols. We introduce DynBench, a dynamic navigation benchmark featuring physically valid crowd simulation. Combined with existing static protocols, it supports comprehensive evaluation across six fundamental navigation tasks. Within this framework, we propose FLUX, the first flow-based unified navigation policy. By linearizing probability flow, FLUX replaces iterative denoising with straight-line trajectories, improving per-step inference efficiency by 47% over prior flow-based methods and 29% over diffusion-based ones. Following a static-to-dynamic curriculum, FLUX initially establishes geometric priors and is subsequently refined through reinforcement learning in dynamic social environments. This regime not only strengthens socially-aware navigation but also enhances static task robustness by capturing recovery behaviors through stochastic action distributions. FLUX achieves state-of-the-art performance across all tasks and demonstrates zero-shot sim-to-real transfer on wheeled, quadrupedal, and humanoid platforms without any fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 自律ナビゲーションには、静的ゴール取得からダイナミックなソーシャルトラバーサルまで幅広いスキルが必要ですが、異なるプロトコル間で評価が断片化されています。 物理的に有効な群集シミュレーションを特徴とする動的ナビゲーションベンチマークであるDynBenchを紹介する。 既存の静的プロトコルと組み合わせて、6つの基本的なナビゲーションタスクの包括的な評価をサポートする。 本フレームワークではフローベースの統合ナビゲーションポリシーであるFLUXを提案する。 確率フローを線形化することにより、FLUXは反復的なデノイングを直線軌道に置き換え、従来のフローベース法よりもステップごとの推論効率を47%改善し、拡散ベース法より29%向上する。 静的-動的カリキュラムの後、FLUXは最初は幾何学的先行点を確立し、その後、動的社会環境における強化学習によって洗練される。 この体制は、社会的に認識されたナビゲーションを強化するだけでなく、確率的な行動分布を通して回復行動を取得することによって静的タスクの堅牢性を高める。 FLUXは、すべてのタスクで最先端のパフォーマンスを実現し、細調整なしで車輪付き、四脚型、ヒューマノイドプラットフォーム上でのゼロショットのシミュレートを実証する。

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