EvolvingNav：面向动态变化世界的预测式 4D 信念持久导航

针对目标在未被观察时移动、导致记忆位置失效的问题，研究者提出 EvolvingNav，通过带时间戳的 3D 物体历史构建时间索引信念，用结构化持久-迁移模型区分目标停留与迁移，并以事件驱动滤波器随时间传播信念、预测候选检查时刻的目标占据情况。该方法同时引入基于人类活动轨迹的 EvoWorld-Bench，含 54 个场景、803,680 个任务，在仿真与真机实验中提升了导航成功率和搜索效率。