論文の概要: $S^3$-Nav: Structured Spatial-Semantic Decision Making for Language-Guided Robot Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19431v1
- Date: Wed, 14 Oct 2026 02:25:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.89957
- Title: $S^3$-Nav: Structured Spatial-Semantic Decision Making for Language-Guided Robot Navigation
- Title（参考訳）: S^3$-Nav:言語誘導型ロボットナビゲーションのための構造化空間意味決定
- Abstract要約: S3$-Navは、言語誘導ロボットナビゲーションのための構造化された空間意味決定フレームワークである。
高レベルポリシーにキャパシティ制御されたタスク条件のビューのみを公開しながら、永続的な空間意味状態を構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents $S^3$-Nav, a structured spatial-semantic decision-making framework for language-guided robot navigation under partial observability. Rather than assuming a complete environment representation in advance, $S^3$-Nav incrementally constructs persistent spatial-semantic state while exposing only a capacity-controlled, task-conditioned view to the high-level policy. This separation decouples what the robot must retain from what the policy needs to inspect, allowing decision complexity to be controlled without discarding grounded evidence required for subsequent reasoning and validation. High-level navigation outputs remain provisional and are independently grounded and validated against persistent semantic evidence and current geometric observations before physical execution or task termination. Evaluations across multiple environments and object- and relation-goal tasks demonstrate that separating persistent state, decision-facing evidence, and execution authority improves closed-loop navigation reliability while reducing policy reasoning cost.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,言語誘導型ロボットナビゲーションのための構造化空間意味決定フレームワークであるS^3$-Navについて述べる。
事前に完全な環境表現を仮定するのではなく、$S^3$-Navは、キャパシティ制御されたタスク条件付きビューのみをハイレベルポリシーに公開しつつ、永続的な空間意味状態を構築する。
この分離は、ロボットが検査すべき方針から保持しなければならないものを分離し、その後の推論と検証に必要な根拠を放棄することなく、決定の複雑さを制御できるようにする。
高レベルの航法出力は一時的のままであり、物理的実行またはタスク終了前の永続的な意味的証拠と現在の幾何学的観察に対して独立して根拠と検証がなされている。
複数の環境における評価とオブジェクトとリレーショナルの目標タスクは、永続的な状態、決定に直面する証拠、そして実行権限が、ポリシー推論コストを削減しつつクローズドループナビゲーションの信頼性を向上させることを実証している。
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