論文の概要: AdaVLN: Towards Visual Language Navigation in Continuous Indoor Environments with Moving Humans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18539v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 17:36:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:28.096310
• Title: AdaVLN: Towards Visual Language Navigation in Continuous Indoor Environments with Moving Humans
• Title（参考訳）: AdaVLN:人間が動く連続環境における視覚言語ナビゲーションを目指して
• Authors: Dillon Loh, Tomasz Bednarz, Xinxing Xia, Frank Guan,
• Abstract要約: 適応視覚言語ナビゲーション(Adaptive Visual Language Navigation, AdaVLN)と呼ばれるタスクの拡張を提案する。 AdaVLNは、人間の障害物が動的に動く複雑な3D屋内環境をナビゲートするロボットを必要とする。 本稿では,この課題をベースラインモデルとして評価し,AdaVLNが導入したユニークな課題を分析し,VLN研究におけるシミュレートと現実のギャップを埋める可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.940962519388297
• License:
• Abstract: Visual Language Navigation is a task that challenges robots to navigate in realistic environments based on natural language instructions. While previous research has largely focused on static settings, real-world navigation must often contend with dynamic human obstacles. Hence, we propose an extension to the task, termed Adaptive Visual Language Navigation (AdaVLN), which seeks to narrow this gap. AdaVLN requires robots to navigate complex 3D indoor environments populated with dynamically moving human obstacles, adding a layer of complexity to navigation tasks that mimic the real-world. To support exploration of this task, we also present AdaVLN simulator and AdaR2R datasets. The AdaVLN simulator enables easy inclusion of fully animated human models directly into common datasets like Matterport3D. We also introduce a "freeze-time" mechanism for both the navigation task and simulator, which pauses world state updates during agent inference, enabling fair comparisons and experimental reproducibility across different hardware. We evaluate several baseline models on this task, analyze the unique challenges introduced by AdaVLN, and demonstrate its potential to bridge the sim-to-real gap in VLN research.
• Abstract（参考訳）: Visual Language Navigationは、自然言語の指示に基づいて、ロボットが現実的な環境をナビゲートするタスクである。 これまでの研究は主に静的な設定に焦点を当ててきたが、現実のナビゲーションは、しばしば人間の動的な障害と競合しなければならない。 そこで我々は,AdaVLN(Adaptive Visual Language Navigation)と呼ばれるタスクの拡張を提案する。 AdaVLNは、人間の障害物が動的に動く複雑な3D屋内環境をロボットでナビゲートする必要がある。 このタスクの探索を支援するため、AdaVLNシミュレータとAdaR2Rデータセットも提示する。 AdaVLNシミュレータは、完全にアニメーションされた人間のモデルをMatterport3Dのような一般的なデータセットに直接組み込むことができる。 また、ナビゲーションタスクとシミュレータの両方に対して「フリーズタイム」機構を導入し、エージェント推論中に世界状態の更新を一時停止し、公正な比較と異なるハードウェア間での実験的再現性を実現する。 本稿では,この課題をベースラインモデルとして評価し,AdaVLNが導入したユニークな課題を分析し,VLN研究におけるシミュレートと現実のギャップを埋める可能性を示す。

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