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ナビゲーションarXiv:2605.13321

HCSG: 視覚言語ナビゲーションのための人間中心の意味・幾何推論

HCSG: Human-Centric Semantic-Geometric Reasoning for Vision-Language Navigation

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動的な人間環境での視覚言語ナビゲーションにおいて、人間の行動意図を理解するための人間中心フレームワークを提案し、幾何予測と意味解釈を統合して社会的に適切なナビゲーションを実現する。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 動的な歩行者が存在する実世界の屋内環境における Vision-Language Navigation (VLN) のための、人間中心のフレームワーク HCSG を提案。 - 人間を単なる移動障害物として扱うのではなく、意図を理解し社会的規範を維持する能動的な行動理解を目指す。 - 安全で社会的にインテリジェントなナビゲーションの基盤を提供する。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 既存の human-aware アプローチは暗黙的な視覚的手がかりに基づき人間を移動障害物として扱うだけで、意図解釈や社会的規範の維持に必要な明示的推論を欠く。 - HCSG は初の人間中心 VLN フレームワークであり、受動的な衝突回避から能動的な人間行動理解へのパラダイムシフトを実現。 - HA-VLNCE ベンチマークで Success Rate 14% 向上、Collision Rate 34% 削減を達成。

3. 技術・手法の肝は?

- 統合 Human Understanding Module を導入し、以下の2能力を融合: - 幾何学的予測:人間の pose と trajectory を予測し将来の動態を先読み。 - 意味的解釈:Vision-Language Model (VLM) を用いて人間の行動と意図を自然言語で記述。 - これらの semantic-geometric 表現をエージェントの topological map に融合し、instruction-conditioned planning を実行。 - 社会的に適切な対人距離を強制する social distance loss を導入。

4. どうやって有効だと検証した?

- HA-VLNCE ベンチマークで広範な実験を実施。 - 最先端手法と比較して Success Rate が 14% 向上、Collision Rate が 34% 削減したことを示す。 - プロジェクトページ(https://haoxuanxu1024.github.io/HCSG/)で詳細を公開。

5. 議論はある?

- 要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- HA-VLNCE ベンチマーク - Vision-Language Model (VLM) - human-aware VLN の既存手法(具体的名称は要旨に記載なし)

※ 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: Haoxuan Xu, Tianfu Li, Wenbo Chen, Yi Liu, Jin Wu, Huashuo Lei, Yunfan Lou, Lujia Wang, Hesheng Wang, Haoang Li

分類: cs.RO

原文アブストラクト

VLN has achieved remarkable progress by scaling data and model capacity. However, the assumption of a static environment breaks down in real-world indoor scenarios, where robots inevitably encounter dynamic pedestrians. Existing human-aware approaches typically treat humans merely as moving obstacles based on implicit visual cues, lacking the explicit reasoning required to interpret human intentions or maintain social norms. To address this, we propose HCSG, the first human-centric framework for VLN. This framework provides a robust foundation for safe, socially intelligent navigation in dynamic human-robot environments that shifts the paradigm from passive collision avoidance to active human behavior understanding. Specifically, HCSG introduces a unified Human Understanding Module that synergizes two key capabilities: (i) geometric forecasting, which predicts human pose and trajectory to anticipate future motion dynamics; and (ii) semantic interpretation, which leverages a Vision-Language Model (VLM) to generate natural language descriptions of human actions and intentions. These semantic-geometric representations are fused into the agent's topological map for instruction-conditioned planning. Furthermore, a social distance loss is introduced to enforce socially compliant interaction distances. Extensive experiments on the HA-VLNCE benchmark demonstrate that HCSG significantly outperforms state-of-the-art methods, achieving a 14% improvement in Success Rate and a 34% reduction in Collision Rate. Our project can be seen at https://haoxuanxu1024.github.io/HCSG/.

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