본 논문은 복잡한 환경에서의 효율적인 객체 검색 능력을 향상시키는 제로샷 다중 객체 내비게이션 방법을 제시합니다. 기존 제로샷 방법들이 각 쿼리마다 환경을 미지의 공간으로 간주하는 한계를 극복하기 위해, 이전 검색에서 얻은 정보를 활용하여 새로운 객체를 더 효율적으로 찾는 방법을 제안합니다. 실시간 객체 검색에 맞춤화된 재사용 가능한 오픈 어휘 특징 맵을 구축하고, 의미 특징 추출의 오류를 완화하는 확률적 의미 맵 업데이트를 제안합니다. 시뮬레이션과 실제 로봇 실험을 통해 단일 및 다중 객체 내비게이션 작업에서 기존 최첨단 방법보다 우수한 성능을 보임을 실증합니다. Jetson Orin AGX에서 실시간으로 실행됩니다.
