論文の概要: REST: Receding Horizon Explorative Steiner Tree for Zero-Shot Object-Goal Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18624v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 08:43:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.038761
• Title: REST: Receding Horizon Explorative Steiner Tree for Zero-Shot Object-Goal Navigation
• Title（参考訳）: REST: ゼロショットのオブジェクト指向ナビゲーションのための水平探索ステイナツリーの継承
• Authors: Shuqi Xiao, Maani Ghaffari, Chengzhong Xu, Hui Kong,
• Abstract要約: ゼロショットオブジェクトゴールナビゲーション(ZSON)では、タスク固有のトレーニングなしでターゲットオブジェクトを見つけるために未知の環境をナビゲートする必要がある。 textitREST(Receding Horizon Explorative Steiner Tree)は、オンラインRGB-Dストリームから明示的なオープンな3Dマップを構築する、トレーニング不要のフレームワークです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.04470860657085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-shot object-goal navigation (ZSON) requires navigating unknown environments to find a target object without task-specific training. Prior hierarchical training-free solutions invest in scene understanding (\textit{belief}) and high-level decision-making (\textit{policy}), yet overlook the design of \textit{option}, i.e., a subgoal candidate proposed from evolving belief and presented to policy for selection. In practice, options are reduced to isolated waypoints scored independently: single destinations hide the value gathered along the journey; an unstructured collection obscures the relationships among candidates. Our insight is that the option space should be a \textit{tree of paths}. Full paths expose en-route information gain that destination-only scoring systematically neglects; a tree of shared segments enables coarse-to-fine LLM reasoning that dismisses or pursues entire branches before examining individual leaves, compressing the combinatorial path space into an efficient hierarchy. We instantiate this insight in \textbf{REST} (Receding Horizon Explorative Steiner Tree), a training-free framework that (1) builds an explicit open-vocabulary 3D map from online RGB-D streams; (2) grows an agent-centric tree of safe and informative paths as the option space via sampling-based planning; and (3) textualizes each branch into a spatial narrative and selects the next-best path through chain-of-thought LLM reasoning. Across the Gibson, HM3D, and HSSD benchmarks, REST consistently ranks among the top methods in success rate while achieving the best or second-best path efficiency, demonstrating a favorable efficiency-success balance.
• Abstract（参考訳）: ゼロショットオブジェクトゴールナビゲーション(ZSON)では、タスク固有のトレーニングなしでターゲットオブジェクトを見つけるために未知の環境をナビゲートする必要がある。 以前の階層的な訓練のないソリューションは、シーン理解(\textit{belief})とハイレベルな意思決定(\textit{policy})に投資するが、しかし \textit{option}の設計を見落としている。 実際には、選択肢は独立したウェイポイントに縮小される。単一の目的地は、旅程に沿って集められた価値を隠蔽し、構造化されていないコレクションは、候補間の関係を曖昧にする。 私たちの洞察では、オプション空間はパスのtextit{tree} であるべきです。 共有セグメントのツリーは、個々の葉を調べる前に枝全体を排除または追尾し、組合せ経路空間を効率的な階層に圧縮する粗いLLM推論を可能にする。 この知見は,(1)オンラインRGB-Dストリームから明示的なオープン語彙の3Dマップを構築するトレーニングフリーフレームワークであるtextbf{REST} (Receding Horizon Explorative Steiner Tree) や,(2)サンプリングベースの計画を通じて安全な情報経路のエージェント中心のツリーをオプション空間として成長させ,(3) 各ブランチをテキスト化して空間的物語化し,LLM推論を通じて次の最良経路を選択する,といった方法で実現されている。 Gibson、HM3D、HSSDベンチマーク全体において、RESTは成功率のトップメソッドの1つとして一貫してランク付けされている。

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