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SPAR: Search-trained Push Action Ranker for Efficient Navigation Among Movable Obstacles

Dhruv Metha Ramesh, Tri-An Nguyen, Junshan Huang, Jingjin Yu, Kostas E. Bekris, Abdeslam Boularias · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28362 · open-access PDF

Hindi

NAMO (Navigation Among Movable Obstacles) एक रोबोट को उन वस्तुओं को फिर से व्यवस्थित करने की आवश्यकता होती है जो अपने लक्ष्य तक पहुंच को अवरुद्ध करते हैं. एक दबाने वाले रोबोट के लिए, प्रगति एक सेटअप दबाने पर निर्भर हो सकती है जो बाद में खुलने की अनुमति देता है, बिना किसी पार्ट को साफ करने के। अनुक्रम की लंबाई के साथ उम्मीदवार अनुक्रमों की संख्या बढ़ सकती है, जिससे भौतिकी-आधारित खोज महंगा हो जाती है. हम खोज प्रशिक्षित दबाने वाली कार्रवाई रैंकर (एसपीएआर) को पेश करते हैं, जो सिमुलेटेड खोज परिणामों से दबाने वाले प्राइमेटिक को प्राथमिकता देने के लिए सीखता है. प्रति वस्तु पर दो दबाने तक की अनु

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Navigation Among Movable Obstacles (NAMO) requires a robot to rearrange objects that block access to its goal. For a pushing robot, progress may depend on a setup push that enables a later opening without itself clearing a passage. The number of candidate sequences can grow exponentially with sequence length, making physics-based search costly. We introduce the Search-trained Push Action Ranker (SPAR), which learns to prioritize push primitives from simulated search outcomes. Searches over sequences of up to two pushes per object provide supervision that distinguishes immediate openings from s

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange