SR-Nav：空间关系对零样本物体目标导航至关重要

零样本物体目标导航旨在仅利用自我中心观测在未见过环境中寻找目标物体。现有方法虽利用基础模型增强导航，但在视角不佳或语义线索弱时，其感知与规划推理往往失效。本文提出空间关系感知导航（SR-Nav）框架，通过建模观测与经验驱动的空间关系来增强感知与规划。具体而言，SR-Nav 构建动态空间关系图（DSRG）编码以目标为中心的空间关系，并随实时观测更新；引入关系感知匹配模块，利用 DSRG 中的多样关系验证并纠正错误，提升视觉感知鲁棒性；设计动态关系规划模块，基于 DSRG 动态计算最优路径以缩减规划搜索空间，减少探索冗余。HM3D 实验表明该方法在成功率与导航效率上均达到最先进水平。