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ナビゲーションarXiv:2512.06147

GuideNav: 視覚障碍者向け視覚のみのロボットナビゲーション支援システムのユーザー参加型開発

GuideNav: User-Informed Development of a Vision-Only Robotic Navigation Assistant For Blind Travelers

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盲導犬利用者や訓練士へのインタビュー調査に基づき、LiDARを使わず視覚情報のみで教示経路を自律走行するナビ支援システムを開発し、屋外での実証と利用者評価を行った。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 視覚障害者(blind and low-vision, BLV)向けのロボットナビゲーション支援システム「GuideNav」の提案 - 視覚のみ(vision-only)で動作する teach-and-repeat 型ナビゲーションシステム - 盲導犬の訓練・支援方法に着想し、晴眼者がロボットで実演した経路を自律的に再走行 - 四足歩行型モバイルシステムに搭載され、盲導犬に匹敵する経路再取得を目指す - 盲導犬ハンドラー・白杖ユーザー・訓練士へのインタビューと観察を含む人間中心研究も実施し、データセットをオープンソース化

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- BLV 向けモバイル支援のユーザー中心研究は進むが、ロボットナビ設計に直接資する知見は希少で、このギャップを埋める - 高価・重量・高消費電力な LiDAR 等に依存せず、vision-only で経路再走行を実現 - 盲導犬の訓練・支援プロセスに着想した設計 - 四足歩行システムが盲導犬に匹敵する形で経路を再取得した最初の実証と主張 - 形成的研究のデータを匿名化してオープンソース化し、人間中心開発に貢献

3. 技術・手法の肝は?

- 視覚のみの teach-and-repeat ナビゲーションシステム - 教示経路のトポロジカル表現(topological representation)を構築 - visual place recognition と temporal filtering を統合 - relative pose estimator によりナビゲーション行動を算出 - LiDAR 等の高コスト・重量・高消費電力センサを不要とする構成

4. どうやって有効だと検証した?

- 5つの屋外環境でキロメートル規模の経路追従を一貫して達成 - teach と repeat 間で目立つシーン変化があっても信頼性を維持 - 盲導犬ハンドラー3名と盲導犬訓練士1名のユーザー研究で実現可能性を確認 - 四足歩行モバイルシステムが盲導犬に匹敵する形で経路を再取得した最初の実証と報告

5. 議論はある?

- 形成的研究は盲導犬ハンドラー26名、白杖ユーザー4名、盲導犬訓練士9名、O&M trainer 1名へのインタビューと15時間以上の盲導犬歩行観察で構成 - データセットは匿名化後にオープンソース化され、BLV 支援システムの人間中心開発と意思決定に資する - ユーザー研究の参加者は盲導犬ハンドラー3名・訓練士1名と小規模 - 屋外5環境での評価であり、他環境や長期運用への一般化は要旨からは不明 - 視覚のみの手法の限界(照明・天候等の影響)に関する議論は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で参照・比較されている具体的な先行研究名は記載なし - 関連手法として visual place recognition、temporal filtering、relative pose estimation、teach-and-repeat navigation の文献を参照 - 同分野の定番として vision-based navigation、legged robot navigation、BLV 向け assistive navigation の研究を挙げる - 形成的研究でオープンソース化されたデータセットを用いた人間中心研究も参照候補

※ 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: Hochul Hwang, Soowan Yang, Jahir Sadik Monon, Nicholas A Giudice, Sunghoon Ivan Lee, Joydeep Biswas, Donghyun Kim

分類: cs.RO, cs.CV, cs.HC

原文アブストラクト

While commendable progress has been made in user-centric research on mobile assistive systems for blind and low-vision (BLV) individuals, references that directly inform robot navigation design remain rare. To bridge this gap, we conducted a comprehensive human study involving interviews with 26 guide dog handlers, four white cane users, nine guide dog trainers, and one O\&M trainer, along with 15+ hours of observing guide dog-assisted walking. After de-identification, we open-sourced the dataset to promote human-centered development and informed decision-making for assistive systems for BLV people. Building on insights from this formative study, we developed GuideNav, a vision-only, teach-and-repeat navigation system. Inspired by how guide dogs are trained and assist their handlers, GuideNav autonomously repeats a path demonstrated by a sighted person using a robot. Specifically, the system constructs a topological representation of the taught route, integrates visual place recognition with temporal filtering, and employs a relative pose estimator to compute navigation actions - all without relying on costly, heavy, power-hungry sensors such as LiDAR. In field tests, GuideNav consistently achieved kilometer-scale route following across five outdoor environments, maintaining reliability despite noticeable scene variations between teach and repeat runs. A user study with 3 guide dog handlers and 1 guide dog trainer further confirmed the system's feasibility, marking (to our knowledge) the first demonstration of a quadruped mobile system retrieving a path in a manner comparable to guide dogs.

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