ユーザーのプライバシー嗜好に基づくロボットナビゲーションのためのプライバシー保護視覚認識の設計
Designing Privacy-Preserving Visual Perception for Robot Navigation Based on User Privacy Preferences
ロボットナビゲーションの視覚認識におけるプライバシー保護を、ユーザー調査に基づいて設計した。ユーザーは抽象化された視覚表現と低解像度の保存を好み、その解像度はプライバシーレベルとロボットの距離に依存することを示し、距離と解像度を関連付けるポリシーを導出した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ 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: Xuying Huang, Sicong Pan, Delphine Reinhardt, Maren Bennewitz
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Visual navigation is a fundamental capability of mobile service robots, yet the onboard cameras required for such navigation can capture privacy-sensitive information and raise user privacy concerns. Existing approaches to privacy-preserving navigation-oriented visual perception have largely been driven by technical considerations, with limited grounding in user privacy preferences. In this work, we propose a user-centered approach to designing privacy-preserving visual perception for robot navigation. To investigate how user privacy preferences can inform such design, we conducted two user studies. The results show that users prefer privacy-preserving visual abstractions and capture-time low-resolution preservation mechanisms: their preferred RGB resolution depends both on the desired privacy level and robot proximity during navigation. Based on these findings, we further derive a user-configurable distance-to-resolution privacy policy for privacy-preserving robot visual navigation.
