arXiv · cs.AI· Mingjian Gao, Zhaocheng Li, Haoyang Huang, Wenqiao Zhang, Yingjie Niu, Hao Zhou, Chao Li, Juncheng Li, Siliang Tang, Yueting Zhuang·· 11 小时前
EvolvingNav：面向持续变化环境的预测式4D信念导航
Beyond the Remembered World: Predictive 4D Belief for Persistent Navigation in Evolving Worlds
arXiv:2609.39166v4阅读论文 PDF ↗
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作者：Mingjian Gao, Zhaocheng Li, Haoyang Huang, Wenqiao Zhang, Yingjie Niu, Hao Zhou, Chao Li, Juncheng Li, Siliang Tang, Yueting Zhuang
研究任务与主要进展
研究团队提出EvolvingNav，通过时间索引信念、事件驱动滤波和RGB-D证据修正，在导航过程中预测并更新移动目标的位置。同时发布包含54个场景和803,680个任务的EvoWorld-Bench。基于论文摘要，EvolvingNav在模拟和真实机器人实验中均提升了导航成功率与搜索效率，对具有可学习时间模式的任务增益最明显。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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