語義導航與想像策略概述
語義導航要求代理在未見環境中，依指定目標完成尋路。傳統方法往往僅透過歷史觀測序列，對未知區域缺乏預測能力。想像導航策略 (imaginative navigation) 則融合未來場景預測與決策，能夠更快速地定位目標。根據 arXiv:2508.06990v1，SGImagineNav 正是此一理念的代表作。
符號世界模型與層級場景圖
SGImagineNav 採用符號世界模型(symbolic world modeling)，以層級場景圖(hierarchical scene graphs)作為全域環境表示。每個節點記錄物件屬性與空間關係，並自動更新觀測到的幾何與語義資訊。此設計不僅結構化呈現已知場景，亦便於後續推理與路徑規劃。
大型語言模型的未來場景預測
在場景圖之外，SGImagineNav 結合大型語言模型(LLM)進行未見區域的想像預測。透過 Prompt Engineering，引導 LLM 根據現有語義結構，預測潛在物件分佈與關聯。此舉與現行僅依模型內部特徵的方式有明顯差異，提供更豐富的語境，支援跨樓層、跨房間導航。
自適應導航與語義捷徑
為了綜合利用觀測與想像資訊，SGImagineNav 採用自適應導航策略(adaptive navigation)。當想像場景提供高可信度語義捷徑(semantic shortcuts)時，代理會主動利用；否則轉以探索模式，深入未知區域以補充更多上下文。該策略可持續擴展已知空間並累積有價值語義訊息。
實驗效能與跨場景驗證
在正式評估方面，作者分別在 Habitat-Matterport3D (HM3D) 與 Habitat-Sim Scene Dataset (HSSD) 兩大基準上進行測試。根據文獻 (Savva et al., 2019) 及 arXiv:2508.06990v1 報告，SGImagineNav 在 HM3D 上成功率從先前最優的 58.2 提升至 65.4%，在 HSSD 則達到 66.8%，同時展現優異的泛化能力。
結論與發展前瞻
總結而言，SGImagineNav 結合符號世界模型與 LLM 驅動的想像預測，有效豐富語義上下文，並透過動態策略提升導航效率。未來可進一步探索多模態感測、強化學習優化路徑，以及將此框架應用於真實工業、服務型機器人領域。
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