摘要
零样本物体目标导航要求在无特定训练下于未知环境中寻找目标。现有方法忽视了“选项”的设计，仅将其视为孤立路点。本文提出选项空间应为“路径树”，通过共享段实现从粗到细的推理。为此，作者提出了 REST 框架：构建显式开放词汇 3D 地图，生长以代理为中心的safe 且信息丰富的路径树作为选项空间，并将分支转化为空间叙事，利用思维链大模型推理选择最佳路径。实验表明，该方法在成功率与路径效率上均表现优异。
AI 推荐理由
论文提出基于采样规划构建树状选项空间，利用 LLM 推理进行路径选择，核心在于多步任务规划。
研究机构
澳门城市大学智能城市物联网重点实验室
密歇根大学
论文信息