본 논문은 가정용 서비스 로봇의 미지 환경 내 적응적 내비게이션 문제를 해결하기 위해, 인간의 내비게이션 능력을 모방한 새로운 인지 기반 프레임워크인 DORAEMON을 제안합니다. DORAEMON은 복측 경로(Ventral Stream)와 배측 경로(Dorsal Stream)로 구성되어 있으며, 배측 경로는 계층적 의미-공간 융합 및 위상 지도를 통해 시공간 불연속성을 처리하고, 복측 경로는 RAG-VLM과 Policy-VLM을 결합하여 의사결정을 개선합니다. 또한, 내비게이션의 안전성과 효율성을 보장하기 위한 Nav-Ensurance를 개발했습니다. HM3D, MP3D, GOAT 데이터셋을 사용한 실험 결과, DORAEMON은 성공률(SR)과 경로 길이 가중 성공률(SPL) 지표에서 최첨단 성능을 달성했으며, 새로운 평가 지표인 AORI를 도입하여 내비게이션 지능을 더욱 잘 평가했습니다. 사전 지도 구축이나 사전 훈련 없이 제로샷 자율 내비게이션에서 효과적임을 보여줍니다.
