提出ZeST零样本可通行性导航方法

1. 12:00
   arXiv cs.RO 机器人学

   ZeST：基于 VLM 的未知环境零样本可通行性导航

   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。

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。