論文の概要: Have You Seen It Clearly? Uncertainty-Guided Belief Refinement for Zero-Shot Object Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.15375v1
• Date: Sun, 11 Oct 2026 05:56:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 01:24:44.872725
• Title: Have You Seen It Clearly? Uncertainty-Guided Belief Refinement for Zero-Shot Object Navigation
• Title（参考訳）: 明らかに見てきた? ゼロショットの物体ナビゲーションのための不確実なガイド付き信念の修正
• Abstract要約: RefBeliefMapは、ターゲット位置の信念と空間的および意味的な証拠の不確実性を区別する。 RefBeliefNavは、新しい証拠が検索値を変えるため、歴史的な場所を再考することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.358744228777873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-Shot Object Navigation (ZSON) requires an agent to locate target objects in unfamiliar environments without additional training for the test categories or environments. Recent approaches leverage large language models and vision-language models to construct spatial representations and guide exploration. However, whether the available evidence sufficiently supports a navigation choice, and how new evidence changes the search value of previously visited locations, remain insufficiently addressed. We propose RefBeliefMap, an uncertainty-guided mapping framework that distinguishes target-location belief from spatial and semantic evidence uncertainty. By jointly modeling intra-observation uncertainty and inter-observation disagreement over a sliding memory window, RefBeliefMap assesses the reliability of both evidence channels. When competing frontiers remain insufficiently resolved, these uncertainty estimates guide active observation and semantic reasoning to refine the evidence supporting target-location beliefs before navigation commitment. Building on the refined map, we introduce RefBeliefNav, which jointly evaluates unexplored frontiers and historical waypoints according to their target-finding potential, expected information gain, and navigation cost. This unified objective allows historical locations to be reconsidered as new evidence changes their search value, coordinating exploration and revisitation. Experiments on HM3D and MP3D demonstrate state-of-the-art performance among the evaluated zero-shot baselines, with ablation studies examining the contributions of modules. Real-world experiments on a Unitree Go2 quadruped robot further demonstrate the sim-to-real transferability of our method.
• Abstract（参考訳）: Zero-Shot Object Navigation (ZSON)は、エージェントがテストカテゴリや環境に対する追加のトレーニングをすることなく、未知の環境でターゲットオブジェクトを見つける必要がある。 近年のアプローチでは、大規模言語モデルと視覚言語モデルを活用して空間表現を構築し、探索をガイドしている。 しかし、利用可能な証拠がナビゲーションの選択を十分に支持しているか、また、新しい証拠が以前訪れた場所の検索値をどのように変えているかは、未解決のままである。 本研究では,空間的および意味的証拠の不確実性から目標位置信念を識別する不確実性誘導マッピングフレームワークRefBeliefMapを提案する。 RefBeliefMapは、スライディングメモリウィンドウ上で観測内不確実性と観測間不一致を共同でモデル化することにより、両方のエビデンスチャネルの信頼性を評価する。 競合するフロンティアが未解決のままである場合、これらの不確実性推定はアクティブな観察とセマンティック推論をガイドし、ナビゲーションのコミットメントの前に目標位置の信念を支持する証拠を洗練させる。 改良された地図上に構築されたRefBeliefNavは、未探索のフロンティアと過去の道筋を、目標達成可能性、予測情報ゲイン、ナビゲーションコストに応じて共同で評価する。 この統合された目的により、新しい証拠が探索価値を変更し、探索と再考を調整するため、歴史的な場所を再考することができる。 HM3DとMP3Dの実験は、評価されたゼロショットベースラインにおける最先端の性能を示し、モジュールの寄与について研究した。 さらに,Unitree Go2の4足歩行ロボットを用いた実世界実験により,本手法のシミュレートと実時間移動性について検証した。

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