정상 조건 밖의 이동
실제 공간에서는 카메라와 깊이 관측이 불완전하거나 지시의 표현이 달라질 수 있다. NavTrust는 이러한 입력 변화 아래에서도 이동이 유지되는지를 별도로 측정한다.
여러 입력을 같은 틀에서
시각 언어 이동과 물체 목표 이동을 함께 다루며 RGB와 깊이 입력의 손상, 지시 변형을 통일된 평가 틀에 넣었다. 한 입력의 견고성이 다른 입력의 견고성을 대신하지는 않는다.
취약성과 완화 방법
연구가 비교한 일곱 방법은 입력 손상 아래에서 성능 저하를 보였다. 연구진은 네 가지 완화 전략도 평가해 정상 조건의 점수와 손상 대응 능력을 함께 분석했다.
실물 로봇 실험
Uni-NaVid와 ETPNav를 기반으로 실제 이동 로봇에서 대응 방법을 시험했다. 보고된 견고성 개선은 시험한 손상 조건의 결과이며, 모든 센서 고장이나 안전 문제를 해결했다는 뜻은 아니다.