English(EN) CTAN: Cycle-Temporal Attention Network for Embodied Audio-Visual Navigation

新的CTAN框架增强了机器人的音视频导航能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-16 04:00

研究人员开发了周期-时态注意力网络（CTAN），一种用于具身音视频导航的新型框架。该系统旨在改进机器人整合视觉和声学信息以定位声源的方式，克服了现有方法在跨模态特征分布差异上的局限性。CTAN利用具有双向周期一致性约束的音视频重建交叉注意力模块来增强空间语义属性，并利用时态交叉模态记忆机制来整合历史上下文，从而减少在听觉盲区中的性能下降。在Replica和Matterport3D基准上的实验表明，与先前的方法相比，CTAN在成功率、路径长度加权成功率和场景导航准确性方面表现更优。 AI

影响该框架通过提高机器人在复杂环境中处理和整合多模态感官数据进行导航的能力，有望使其更加强大。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Teng Liu, Yinfeng Yu · 2026-09-16 04:00

CTAN：具身视听导航的循环时序注意力网络

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