ApexNav

An Adaptive Exploration Strategy for Zero-Shot Object

Navigation with Target-centric Semantic Fusion

在智能家居、仓储物流、甚至未来家庭助手中，有一个看似简单却极具挑战的任务：“去帮我拿一下沙发上的遥控器。”

对人类来说，这轻而易举；但对机器人而言，这意味着它必须在从未见过的环境中，理解“遥控器”是什么，并自主探索、定位、最终抵达目标——这就是零样本物体目标导航（Zero-Shot Object Navigation, ZSON）。

然而，现有方法常陷入两个困境：

效率低：在空走廊或白墙前“发呆”，反复推理却不敢前进；

容易被骗：把一个长得像微波炉的烤箱当成目标，直接“认错人”。

项目主页：https://robotics-star.com/ApexNav/

使用产品：松灵LIMO多模态开发平台

针对上述问题，《ApexNav: An Adaptive Exploration Strategy for Zero-Shot Object Navigation with Target-centric Semantic Fusion》提出了一套兼具高效性与鲁棒性的导航框架，在多个主流仿真基准上实现SOTA性能，并成功部署于真实移动机器人平台。

01

🧠 灵感来自人类：会“切换模式”的智能导航

研究团队观察到：人在找东西时，会动态调整策略。

当看到疑似目标（比如厨房里有个白色方块），我们会走近、绕一圈、多角度确认——这是谨慎验证；

当身处陌生走廊，眼前全是门和墙，我们会先快速走完一圈摸清布局——这是高效探索。

ApexNav 正是将这种“人类智慧”编码进了算法。

01.自适应探索策略

•模式判别准则：对当前前沿区域（frontiers）计算语义得分分布的统计特征（最大值/均值比 r 与标准差 σ）。若 r>τr 且 σ>τσ，判定为语义富集区，启用语义模式；否则进入几何探索模式。

•语义模式优化：将高语义得分的前沿点建模为旅行商问题（TSP），通过求解近似最优路径，实现全局有序的语义区域遍历，避免贪心策略导致的振荡行为。

•几何模式设计：采用最近前沿优先策略，最大化地图覆盖率，加速环境结构构建。

该策略有效平衡了目标导向搜索与环境探索之间的张力，显著提升路径效率。

02.目标中心语义融合

为提升目标识别的鲁棒性，ApexNav构建了一个上下文感知的多帧融合机制：

混淆集预推理：利用大语言模型（LLM）生成与目标类别在视觉或功能上易混淆的物体集合（如“微波炉” → {烤箱, 打印机, 小冰箱}），并对所有候选对象进行长期跟踪。

加权置信度融合：融合多帧观测时，不仅考虑检测置信度，还引入点云体积作为可靠性权重（体积越大，观测越完整，权重越高）。

消失惩罚机制：若某物体在连续帧中未被观测到，其累积置信度按指数衰减，有效抑制偶发高置信度误检。

自适应判定阈值：基于目标物体的典型尺度，由LLM动态设定识别阈值，实现细粒度决策控制。

该融合机制显著增强了系统在杂乱、遮挡及相似物干扰场景下的判别能力。

02

🤖 从仿真到现实：真机实测成功！

研究团队将 ApexNav 部署在 AgileX LIMO移动机器人上，在真实宿舍与实验室环境中完成了多项任务。

仿真评估

数据集：HM3Dv1、HM3Dv2、MP3D

指标：成功率（Success Rate, SR）、路径长度加权成功率（SPL）

结果：

在 HM3Dv2 上，SR 达68.5%，SPL 为 54.2%，分别超越前SOTA方法 19.8%和 16.9%；

消融实验表明，移除自适应探索或语义融合模块均导致性能显著下降，验证了各组件的有效性。

真实世界部署

平台：AgileX LIMO移动机器人（搭载RGB-D相机与SLAM系统）

任务：在未建图的宿舍与实验室环境中执行“找马桶”“去沙发处”等指令

表现：系统在无任何场景先验条件下，稳定完成导航任务，验证了算法的可迁移性与实用性。

03

✨ 启示与展望

ApexNav 的核心贡献在于将认知启发式策略转化为可计算的工程框架：

其自适应探索机制为开放世界导航中的探索-利用权衡提供了新范式；

标中心融合策略展示了如何结合LLM常识推理与多模态感知，构建鲁棒的高层语义理解模块；

整体架构不依赖端到端训练，具备良好的模块化与可解释性，便于在实际系统中集成与调试。

该工作不仅推动了ZSON任务的性能边界，也为具身智能在开放、动态、未知环境中的可靠部署提供了重要技术路径。