摘要
针对真实场景中障碍物阻塞所有路径的问题，本文提出“终身交互式导航”任务，允许机器人通过移动杂物开辟路径。作者设计了一种由大语言模型驱动的、结合主动感知的基于约束规划框架。该框架利用结构化场景图进行推理，决策移动对象、放置位置及下一步观测点，从而高效探索关键区域而非 exhaustive 映射。实验表明，该方法在仿真及真实硬件上均优于现有基线，实现了可靠的底层控制与任务完成。
AI 推荐理由
论文提出基于约束的规划框架，核心解决动态环境下的任务分解与路径规划问题。
研究机构
普渡大学 USA
印度理工学院卡拉格普尔分校 India
美国陆军研究实验室 USA
新加坡国立大学 Singapore
论文信息