arXiv cs.RO 机器人学· Shreya Gummadi, Mateus V. Gasparino, Gianluca Capezzuto, Marcelo Becker, Girish Chowdhary·2026-10-06 12:00· 2 天前AI 评分47

ZeST：基于 VLM 的未知环境零样本可通行性导航

ZeST: an VLM-based Zero-Shot Traversability Navigation for Unknown Environments

AI 导读

ZeST 将重复的 VLM 输出作为随机测量并融合为不确定性感知后验，实现零样本可通行性预测，避免机器人进入危险环境采集真实数据。在受控室内与非结构化室外环境中，ZeST 以最高 4s 推理延迟取得 90-100% 导航成功率，持续抵达最终目标，优于其他先进方法。