OVAL: Open-Vocabulary Augmented Memory Model for Lifelong Object Goal Navigation

📄 arXiv: 2604.12872v1 📥 PDF

作者: Jiahua Pei, Yi Liu, Guoping Pan, Yuanhao Jiang, Houde Liu, Xueqian Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-14

备注: 8 pages, 5 figures

💡 一句话要点

OVAL：面向终身物体目标导航的开放词汇增强记忆模型

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 物体目标导航 终身学习 开放词汇 记忆模型 探索策略

📋 核心要点

  1. 现有物体目标导航方法在处理长期和持续目标时，由于终身记忆表示的局限性而表现不佳。
  2. OVAL框架通过引入记忆描述符来结构化管理记忆模型，从而实现高效和精确的长期导航。
  3. OVAL采用基于概率的探索策略，利用多值前沿评分，显著提升了终身探索的效率和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为OVAL的终身开放词汇记忆框架，旨在解决物体目标导航（ObjectNav）任务中，现有方法在长期导航和持续目标下的局限性。现有方法虽然在单个物体导航上表现出色，但在终身记忆表示的适用性上存在限制，阻碍了对长期目标的有效导航。OVAL通过引入记忆描述符来结构化管理记忆模型，并提出了一种基于概率的探索策略，利用多值前沿评分来提高终身探索效率。实验结果表明，该系统具有高效性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：物体目标导航（ObjectNav）任务要求智能体在未见过的环境中导航到特定物体。现有方法在孤立的单物体导航任务中表现良好，但缺乏有效的终身记忆表示，无法应对长期持续的目标导航任务，尤其是在语义开放的环境中，需要处理不断变化的目标。

核心思路：OVAL的核心思路是构建一个可扩展的、结构化的记忆模型，并结合高效的探索策略，使智能体能够长期学习和记忆环境信息，从而实现对语义开放目标的持续导航。通过记忆描述符来组织和管理记忆，并利用概率模型指导探索方向。

技术框架：OVAL框架包含以下主要模块：1) 记忆模块：用于存储和管理环境信息，采用记忆描述符进行结构化组织。2) 探索模块：基于概率的探索策略，利用多值前沿评分来选择探索方向。3) 导航模块：利用记忆信息和探索结果，规划导航路径，最终到达目标物体。

关键创新：OVAL的关键创新在于：1) 引入了记忆描述符，实现了对记忆模型的结构化管理，提高了记忆的检索和利用效率。2) 提出了基于概率的探索策略，通过多值前沿评分，平衡了探索的效率和覆盖率，尤其适用于终身学习场景。3) 将开放词汇的概念引入到终身物体目标导航中，使得智能体可以处理不断变化的目标。

关键设计：记忆描述符的设计包括物体类别、位置信息、视觉特征等，用于描述记忆单元的属性。概率探索策略中，多值前沿评分综合考虑了探索区域的未知性、可达性和信息增益，用于指导智能体的探索方向。损失函数可能包含导航损失、记忆更新损失等，用于优化智能体的导航和记忆能力。（具体参数设置和网络结构未知）

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了OVAL框架的有效性和鲁棒性。实验结果表明，OVAL在长期导航任务中显著优于现有方法，尤其是在语义开放的环境中，能够更有效地探索未知区域，并准确地导航到目标物体。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

OVAL框架具有广泛的应用前景，可应用于家庭服务机器人、仓库物流机器人、搜索救援机器人等领域。该研究有助于提升机器人在复杂、动态环境中的自主导航能力，使其能够更好地完成长期任务，并适应不断变化的目标和环境。

📄 摘要（原文）

Object Goal Navigation (ObjectNav) refers to an agent navigating to an object in an unseen environment, which is an ability often required in the accomplishment of complex tasks. While existing methods demonstrate proficiency in isolated single object navigation, their limitations emerge in the restricted applicability of lifelong memory representations, which ultimately hinders effective navigation toward continual targets over extended periods. To address this problem, we propose OVAL, a novel lifelong open-vocabulary memory framework, which enables efficient and precise execution of long-term navigation in semantically open tasks. Within this framework, we introduce memory descriptors to facilitate structured management of the memory model. Additionally, we propose a novel probability-based exploration strategy, utilizing a multi-value frontier scoring to enhance lifelong exploration efficiency. Extensive experiments demonstrate the efficiency and robustness of the proposed system.