用于语义导航的分层 3D 场景图构建与基于信念的规划

针对具身智能体在未知环境中的语义导航任务，现有方法因缺乏结构化全局表示而常陷入局部贪婪策略。本文提出一种零样本语义导航框架，通过增量维护在线分层 3D 场景图（HSG）构建多粒度语义拓扑，作为全局规划的紧凑状态抽象。在此基础上，引入基于信念的分层规划框架，融合语义先验与探索证据，并在基于 HSG 的模拟器上进行有限视界 rollout，以显式估计候选宏观动作的长期期望回报。实验表明，该方法在长距离导航场景中显著优于现有技术。