CoReLIN : raisonnement basé sur des contraintes pour la navigation interactive à vie sans exemples préalables
Des chercheurs présentent CoReLIN, un système de navigation robotique capable de déplacer des objets pour se frayer un chemin lorsque l'environnement est trop encombré pour laisser un passage libre. La plupart des planificateurs de navigation actuels supposent qu'un chemin sans obstacle existe toujours entre le point de départ et l'objectif, une hypothèse qui ne tient pas dans des environnements réels chargés de mobilier ou d'objets épars. Les auteurs formalisent une nouvelle tâche baptisée Lifelong Interactive Navigation, où un robot mobile doté de capacités de manipulation doit réorganiser la scène pour accomplir des séquences de tâches de placement d'objets, sachant que chaque modification de l'environnement a des répercussions durables sur la navigabilité future. CoReLIN s'appuie sur un modèle de langage qui raisonne sur un graphe de scène structuré pour décider quels objets déplacer, où les repositionner et quelles zones explorer ensuite, tandis qu'un planificateur de mouvement classique exécute les primitives de navigation et de manipulation. Sur le simulateur ProcTHOR-10k, le système dépasse la meilleure référence de 16% selon les métriques standards, et se transfère avec succès sur du matériel réel.
L'enjeu dépasse la simple prouesse académique: la plupart des robots de service et de logistique évoluent aujourd'hui dans des environnements dynamiques et encombrés, entrepôts, domiciles, hôpitaux, où l'absence de chemin dégagé est la norme plutôt que l'exception. En couplant raisonnement sémantique par LLM et perception active, CoReLIN illustre une tendance de fond du secteur: remplacer la planification purement géométrique par un raisonnement de plus haut niveau capable de décider quand agir sur l'environnement plutôt que de le contourner.
Pour évaluer ce comportement à long terme, les auteurs introduisent deux métriques inédites, le Long-term Efficiency Score et le Price of Clutter, qui capturent le taux de réussite, l'efficacité d'exécution et le coût d'optimalité de l'environnement laissé par le robot. Cette approche s'inscrit dans la lignée des travaux récents combinant graphes de scène et modèles de langage pour la planification robotique zero-shot, et ouvre la voie à des tests sur des tâches plus longues et des scènes réelles plus variées.
