arXiv · cs.AI· Shreya Gummadi, Mateus V. Gasparino, Gianluca Capezzuto, Marcelo Becker, Girish Chowdhary·· 1 天前
ZeST：面向未知环境的视觉语言模型零样本可通行性导航
ZeST: A VLM-based Zero-Shot Traversability Navigation for Unknown Environments
arXiv:2508.19131v4阅读论文 PDF ↗
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作者：Shreya Gummadi, Mateus V. Gasparino, Gianluca Capezzuto, Marcelo Becker, Girish Chowdhary
研究任务与主要进展
Shreya Gummadi等提出 ZeST，将视觉语言模型的重复输出作为随机测量并融合为不确定性感知后验，实现未知环境中的零样本可通行性导航。论文摘要报告，该方法在受控室内和非结构化室外导航中达到90%—100%的成功率，而基线最高不超过60%，并在查询延迟最高3.6秒时保持完整成功。
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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