Rethinking Embodied Navigation via Relational Inductive Bias
作者: Weitao An, Chenghao Xu, Xu Yang, Cheng Deng
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-09
💡 一句话要点
提出DB-Nav框架以解决对象导航中的信任问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 对象导航 关系偏置 激活偏置 抑制偏置 视觉感知 机器人导航 深度学习
📋 核心要点
- 现有对象导航方法依赖开放词汇检测器，容易受到误导，导致不可靠的决策和映射错误。
- 本文提出DB-Nav框架，通过激活偏置和抑制偏置重塑搜索空间，提升导航的准确性和可靠性。
- 实验结果显示，DB-Nav在对象导航基准测试中成功率和路径长度加权成功率均显著提升，表现优于现有方法。
📝 摘要（中文）
对象导航要求智能体通过视觉观察在未知环境中定位目标。现有方法通常依赖开放词汇检测器或视觉-语言模型来确定搜索位置，但往往忽视了不可靠的语义线索。开放词汇感知容易受到系统性误导，导致错误的正例、过时的静态先验和因缺乏具身验证而重复失败的探索。为了解决这些问题，本文提出了DB-Nav框架，通过双重关系偏置重塑搜索空间。该框架将目标中心关系分解为激活偏置和抑制偏置，前者传播上下文证据，后者通过感知混淆和行动级别的虚假验证来抑制不可靠区域。实验结果表明，DB-Nav在成功率和路径长度加权成功率方面显著优于现有方法，提供了一种轻量、可解释且稳健的导航框架。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决对象导航中的信任问题，现有方法在处理不可靠的语义线索时表现不佳，导致错误的决策和映射。
核心思路：DB-Nav框架通过引入激活偏置和抑制偏置，分别用于传播可靠的上下文证据和抑制不可靠的区域，从而优化导航过程。
技术框架：DB-Nav的整体架构包括两个主要模块：激活偏置模块和抑制偏置模块，二者共同构成关系激活-抑制探索图，动态调整探索值。
关键创新：DB-Nav的创新在于引入了双重关系偏置的概念，显著改善了对不可靠线索的处理，与传统方法相比，提供了更高的导航准确性。
关键设计：在设计中，激活偏置通过上下文证据传播来增强目标识别，而抑制偏置则通过感知混淆和行动级别的虚假验证来减少错误区域的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DB-Nav在对象导航基准测试中成功率（SR）和路径长度加权成功率（SPL）均显著优于现有方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了其在导航任务中的优越性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人导航、智能家居系统以及增强现实等场景。通过提高对象导航的准确性和可靠性，DB-Nav框架能够在复杂环境中更有效地执行任务，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Object navigation requires an agent to locate a target in an unknown environment through visual observations. Existing methods typically rely on open-vocabulary detectors or vision-language models (VLMs) to answer where to search, but often overlook what not to trust - which semantic cues are unreliable. Open-vocabulary perception is prone to systematic misleading evidence: false positives, outdated static priors, and repeated failed exploration due to lack of embodied verification, which contaminates mapping and decision-making. Such errors are rooted in structured object relations in real-world scenes. To address this, we propose DB-Nav, a framework that reshapes the search space via dual relational biases. It factorizes target-centric relations into an Activation Bias (propagates contextual evidence) and an Inhibition Bias (suppresses unreliable regions via perceptual confusion and action-level falsification). These biases are unified into a Relational Activation-Inhibition Exploration Graph that modulates frontier exploration values using online observations and failed accesses. Experiments on ObjectNav benchmarks show that DB-Nav significantly outperforms existing methods in success rate (SR) and Success weighted by Path Length (SPL), offering a lightweight, interpretable, and robust navigation framework without costly online VLM reasoning.