Isaac Sim · Official benchmark data
Isaac Sim Experiments
NavDP 论文与 X-NavDP 项目页公开结果。按任务与评测设置分别列出仿真、真机和消融数据。
40 held-out scenesX-NavDP simulation benchmark
NavDP paper comparisons
NavDP paper comparisons
PointGoal · 仿真
NavDP 论文 · Dingo
20 个 Home / Commercial 场景 · 2,000 episodes · 论文 Table III
| 模型 | SR ↑ | SPL ↑ |
|---|---|---|
| DD-PPO | 8.6% | 8.5% |
| iPlanner | 54.1% | 51.2% |
| ViPlanner | 60.9% | 58.6% |
| NavDP | 67.2% | 62.6% |
X-NavDP 项目 · 跨平台评测
40 个 held-out 场景 · episode 数未单列 · 项目页 Simulation Benchmark
| 平台 | 模型 | SR ↑ | SPL ↑ |
|---|---|---|---|
| 总体 | NavDP | 61.20% | 58.95% |
| 总体 | X-NavDP | 84.28% | 77.19% |
| Dingo | NavDP | 70.33% | 66.85% |
| Dingo | X-NavDP | 88.63% | 77.67% |
| Unitree Go2 | NavDP | 55.78% | 54.01% |
| Unitree Go2 | X-NavDP | 79.85% | 74.04% |
| Unitree G1 | NavDP | 57.53% | 56.00% |
| Unitree G1 | X-NavDP | 84.38% | 79.89% |
与上方 NavDP 论文的场景及评测配置不同，仅在本表内部比较。
NavDP 论文 · Home / Commercial 消融
模型变体分析 · 论文 Table V
| 模型变体 | Home SR ↑ | Home SPL ↑ | Commercial SR ↑ | Commercial SPL ↑ |
|---|---|---|---|---|
| w/o Depth * | 47.8% | 44.3% | 66.1% | 63.7% |
| w/o RGB * | 53.9% | 49.6% | 70.3% | 66.7% |
| w/o Multiframe RGB * | 56.9% | 51.7% | 72.0% | 68.2% |
| w/o Selection | 53.1% | 49.0% | 65.6% | 62.5% |
| w/o Augmentation * | 57.3% | 52.2% | 73.4% | 69.2% |
| w/o No-Goal * | 56.8% | 51.6% | 73.5% | 69.9% |
| Original NavDP | 60.3% | 54.7% | 74.1% | 70.5% |
* 表示按论文说明重新训练的变体；这些行是 PointGoal 消融，不是 NoGoal 成绩。
NoGoal · 仿真
NavDP 论文 · Dingo 探索
10 个 cluttered 场景 · 1,000 episodes · 论文 Table IV
| 模型 | 碰撞前时间 ↑ (s) | 探索面积 ↑ (m²) |
|---|---|---|
| GNM | 12.5 | 29.6 |
| ViNT | 18.9 | 46.6 |
| NoMaD | 36.6 | 85.7 |
| NavDP | 106.2 | 274.1 |
PointGoal · 真机
NavDP 论文 · 跨平台
3 个真机场景 · 各平台报告 10 次测试 · 论文 Table III
| 模型 | 总体 SR ↑ | Turtlebot 成功次数 | Unitree Go2 成功次数 | Unitree G1 成功次数 |
|---|---|---|---|---|
| EgoPlanner | 40.0% | 5/10 | 3/10 | — |
| iPlanner | 16.7% | 0/10 | 5/10 | 0/10 |
| ViPlanner | 53.3% | 5/10 | 4/10 | 7/10 |
| NavDP | 76.7% | 9/10 | 7/10 | 7/10 |
EgoPlanner 未报告 G1，横向比较其总体 SR 时需注意测试平台覆盖不同。
X-NavDP 项目 · Lab / Hall / Office
每种设置 10 次测试 · 项目页 Real-World Tests
| 机器人 | 模型 | Lab SR ↑ | Hall SR ↑ | Office SR ↑ |
|---|---|---|---|---|
| Turtlebot | NavDP | 0% | 40% | 0% |
| Turtlebot | X-NavDP | 60% | 70% | 60% |
| Unitree Go2 | NavDP | 0% | 30% | 0% |
| Unitree Go2 | X-NavDP | 80% | 60% | 70% |
| Unitree G1 | NavDP | 0% | 20% | 0% |
| Unitree G1 | X-NavDP | 50% | 50% | 80% |
与 NavDP 论文真机测试的场景和配置不同，仅在本表内部比较。
NoGoal · 真机
NavDP 论文 · 跨平台探索
走廊 / 大厅 / 会议室 · 论文 Table IV
| 模型 | 平均碰撞前时间 ↑ (s) | Turtlebot (s) | Unitree Go2 (s) | Unitree G1 (s) |
|---|---|---|---|---|
| GNM | 15.2 | 9.9 | 12.9 | 23.0 |
| ViNT | 13.1 | 15.6 | 15.8 | 8.0 |
| NoMaD | 29.3 | 17.4 | 37.2 | 33.5 |
| NavDP | 112.9 | 114.2 | 143.3 | 81.3 |
NavDP 仓库提供 ImageGoal 评测入口，但上述官方来源未发布可直接并列的完整 ImageGoal 汇总。
本机复现实验
当前已生成的单场景产物
NavDP PointGoalCluttered Easy / easy_4 已有闭环视频；本机单场景结果不进入官方对比表。
NoMaD · ViNT · GNM当前有 cluttered_easy 三个场景的 NoGoal 本机 CSV，可在视频页查看回放。
视频与原始数据进入视频副页 查看已生成视频；上方表格数字来自官方公开资料。