arXiv cs.RO 机器人学· Yousef Liang, Ryan Ardalan, Yarden Goraly, Chenhao Zhu, Yue Yin, Jonas Frey, Claire Tomlin, Marco Pavone, Shankar Sastry·· 5 小时前精选AI 评分55
GLST：面向在线链式目标导航的全局-局部时空记忆分解框架
GLST: Global-Local Spatio-Temporal Memory Decomposition Framework for Online Chained-Goal Navigation
AI 导读
GLST 提出一种记忆分解框架，将隐式信念拆分为全局-局部空间与长-短时间表征以支持长时程推理，并引入目标条件奖励平衡探索与利用。仿真多地形实验显示其链式目标导航性能优于基线，Spot 四足机器人实机实验进一步验证了该记忆分解框架；论文已被 CoRL 2026 接收。
推荐理由
论文指出在线变目标导航中探索与回访存在记忆冲突，其分解思路可供相关研究参考。
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