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移動マニピュレーションarXiv:2508.20899

屋内環境における効率的な物体探索のための言語強化型移動マニピュレーション

Language-Enhanced Mobile Manipulation for Efficient Object Search in Indoor Environments

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大規模言語モデルでシーン意味を推論し、階層的な探索とヒューリスティックな経路計画を組み合わせて、屋内で対象物体を効率的に探す移動マニピュレーション手法を提案した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 屋内環境でロボットが対象物体を効率的に探索・同定するための言語拡張型階層ナビゲーションフレームワーク - 名称は Goal-Oriented Dynamically Heuristic-Guided Hierarchical Search (GODHS) - 大規模言語モデル (LLMs) を用いてシーン意味論を推論し、多段階の意思決定階層で探索を誘導 - モバイルマニピュレーション向けに heuristic ベースの motion planner を導入 - Isaac Sim 上で評価

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来の scene representation は静的な semantics のみを捉え、解釈可能な文脈推論を欠くため未知環境での物体探索誘導が困難 - GODHS は LLMs によるシーン意味論推論と空間推論を密に統合し、多段階階層で探索を誘導 - 構造化プロンプトと論理制約により各段階の推論信頼性を確保 - 非意味論的な従来探索戦略と比較して探索効率が高いことを示す

3. 技術・手法の肝は？

- 言語拡張型の階層ナビゲーションフレームワークで semantic perception と spatial reasoning を統合 - LLMs がシーン semantics を推論し、multi-level decision hierarchy で探索を誘導 - 各階層段階に structured prompts と logical constraints を適用し推論の信頼性を担保 - モバイルマニピュレーション向けに polar angle sorting と distance prioritization を組み合わせた heuristic-based motion planner で探索経路を効率的に生成

4. どうやって有効だと検証した？

- Isaac Sim における包括的評価を実施 - GODHS が対象物体をより高い探索効率で位置特定できることを示す - 従来の非意味論的探索戦略との比較で有効性を確認 - 詳細な定量指標や被験者実験の有無は要旨からは不明

5. 議論はある？

- 完全に未知の環境での物体探索誘導という課題に対し、LLMs の文脈推論を活用する意義を提示 - 構造化プロンプトと論理制約による推論信頼性確保の設計を議論 - heuristic-based motion planner の極座標角ソートと距離優先の組み合わせが探索効率に寄与 - 限界や失敗事例、実機検証の有無は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で直接参照/比較されている研究は明示されていない - 関連手法として LLM を用いた階層的タスクプランニング (例: SayCan 系) や semantic mapping / scene graph を用いた物体探索、Isaac Sim を用いたロボティクス評価研究を次に読む候補として挙げる

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Liding Zhang, Zeqi Li, Kuanqi Cai, Qian Huang, Zhenshan Bing, Alois Knoll

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Enabling robots to efficiently search for and identify objects in complex, unstructured environments is critical for diverse applications ranging from household assistance to industrial automation. However, traditional scene representations typically capture only static semantics and lack interpretable contextual reasoning, limiting their ability to guide object search in completely unfamiliar settings. To address this challenge, we propose a language-enhanced hierarchical navigation framework that tightly integrates semantic perception and spatial reasoning. Our method, Goal-Oriented Dynamically Heuristic-Guided Hierarchical Search (GODHS), leverages large language models (LLMs) to infer scene semantics and guide the search process through a multi-level decision hierarchy. Reliability in reasoning is achieved through the use of structured prompts and logical constraints applied at each stage of the hierarchy. For the specific challenges of mobile manipulation, we introduce a heuristic-based motion planner that combines polar angle sorting with distance prioritization to efficiently generate exploration paths. Comprehensive evaluations in Isaac Sim demonstrate the feasibility of our framework, showing that GODHS can locate target objects with higher search efficiency compared to conventional, non-semantic search strategies. Website and Video are available at: https://drapandiger.github.io/GODHS

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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