[论文] Modernising Reinforcement Learning-Based Navigation for Embodied Seman...

论文概要

研究领域: ML 作者: Roman Kueble, Marco Hueller, Mrunmai Phatak, Rainer Lienhart, Joerg Haehner 发布时间: 2026-03-26 arXiv: 2603.25415

中文摘要

语义世界模型使具身代理能够推理对象、关系和空间上下文。本文提出了用于具身语义场景图生成的模块化导航组件，并通过替换策略优化方法和重新审视离散动作表述来现代化其决策。研究了紧凑和更细粒度、更大的离散运动集，比较了原子动作上的单头策略与动作组件上的分解多头策略。结果表明，仅替换优化算法就在相同奖励塑造下将SSG完整性相对基线提高了21%。结合现代优化与更细粒度、分解的动作表示可获得最强的整体完整性与效率权衡。

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