arXiv Artificial Intelligence· Wenjun Huang, Shenghao Fu, Yian Jin, Yang Ni, Yifan Li, Lichi Li, Xingjian Diao, Pengfei Zhang, Yutong Song, Hanning Chen, Jiarui Cui, Tianyu Yang, Shilong Li, Yu Kong, Mohsen Imani·· 19 小时前AI 评分24
ADAPT：面向熄灯工业导航的音频-深度动作规划与过渡感知奖励
ADAPT: Audio-Depth Action Planning with Transition-Aware Rewards for Lights-Out Industrial Navigation
AI 导读
ADAPT 是一个音频-深度动作规划框架，用空间音频定位目标、深度感知障碍几何，通过强化学习优化闭环导航，其过渡感知奖励塑形（TARS）在位置-朝向图上定义姿态感知的最短动作势函数。配套基准 DarkNav-Bench 含 24 个工业场景和四种递进声学条件。在未见环境中，ADAPT 于 Clean 条件下成功率达 90.6%，在最难的 Localized Noise 设置下仍保持 60.0%。
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