MVP-Nav：多层价值地图规划导航器

针对仅凭 RGB 感知的零样本物体目标导航任务，本文提出了 MVP-Nav 框架。该方法利用 3D 基础模型将单目观测中的 2D 语义实例投影为 3D 定向边界框，重建显式物理占据信息。通过引入多层价值地图（MVM），将语义优先级与重构几何信息整合至共享代价空间，实现了基于物理约束的几何规划。实验表明，该方法在无深度传感器条件下显著优于现有方案，达到了最先进水平。