論文の概要: GSON: A Group-based Social Navigation Framework with Large Multimodal Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18084v2
• Date: Tue, 08 Apr 2025 06:45:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:26:01.853565
• Title: GSON: A Group-based Social Navigation Framework with Large Multimodal Model
• Title（参考訳）: GSON:大規模マルチモーダルモデルを用いたグループ型ソーシャルナビゲーションフレームワーク
• Authors: Shangyi Luo, Ji Zhu, Peng Sun, Yuhong Deng, Cunjun Yu, Anxing Xiao, Xueqian Wang,
• Abstract要約: 本稿では,新しいグループベースのソーシャルナビゲーションフレームワークであるGSONを紹介する。 GSONは視覚的プロンプトを使用して、歩行者間の社会的関係のゼロショット抽出を可能にする。 我々は、大規模な実世界の移動ロボットナビゲーション実験を通じてGSONを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.94576166903495
• License:
• Abstract: With the increasing presence of service robots and autonomous vehicles in human environments, navigation systems need to evolve beyond simple destination reach to incorporate social awareness. This paper introduces GSON, a novel group-based social navigation framework that leverages Large Multimodal Models (LMMs) to enhance robots' social perception capabilities. Our approach uses visual prompting to enable zero-shot extraction of social relationships among pedestrians and integrates these results with robust pedestrian detection and tracking pipelines to overcome the inherent inference speed limitations of LMMs. The planning system incorporates a mid-level planner that sits between global path planning and local motion planning, effectively preserving both global context and reactive responsiveness while avoiding disruption of the predicted social group. We validate GSON through extensive real-world mobile robot navigation experiments involving complex social scenarios such as queuing, conversations, and photo sessions. Comparative results show that our system significantly outperforms existing navigation approaches in minimizing social perturbations while maintaining comparable performance on traditional navigation metrics.
• Abstract（参考訳）: 人体環境におけるサービスロボットや自動運転車の存在が増大するにつれ、ナビゲーションシステムは単なる目的地を超えて進化し、社会意識を組み込む必要がある。 本稿では,LMM(Large Multimodal Models)を活用し,ロボットの社会認識能力を高める新しいグループベースのソーシャルナビゲーションフレームワークであるGSONを紹介する。 提案手法は,歩行者間の社会的関係のゼロショット抽出を可能にするために視覚的プロンプトを用いており,これらの結果を頑健な歩行者検出と追跡パイプラインと統合することにより,LMMの固有の推論速度制限を克服する。 計画システムは、グローバルパス計画とローカルモーション計画の間に位置する中間レベルプランナーを組み、予測された社会集団の混乱を避けながら、グローバルコンテキストと反応性の両方を効果的に保存する。 我々は、待ち行列、会話、写真セッションなどの複雑な社会的シナリオを含む、大規模な実世界の移動ロボットナビゲーション実験を通じてGSONを検証する。 その結果,従来のナビゲーション指標に匹敵する性能を維持しつつ,社会的摂動を最小限に抑えるため,既存のナビゲーション手法よりも優れていることがわかった。

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