arXiv cs.RO 机器人学· Mohamed Abouagour, Junhyun Nam, Wonse Jo, Byung-Cheol Min·2026-10-15 12:00· 2 小时前精选AI 评分55

MIND：面向机器人的指令条件化增量式目标房间决策维护框架

MIND: Instruction-Conditioned Incremental Grounding for Robots

AI 导读

论文提出 MIND（Maintenance via INstruction-conditioned Dependencies）框架，让语言模型把持续性指令编译为语义限定与目标选择的依赖关系，控制器将依赖与事件足迹求交，只刷新受影响的房间判断，分别更新可达性与选择。

推荐理由

论文用依赖与事件足迹相交的方式只刷新受影响房间判断，在 ProcTHOR 与 Unitree G1 上验证了决策一致性和评估次数下降。