論文の概要: Collaborative Instance Navigation: Leveraging Agent Self-Dialogue to Minimize User Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01250v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 08:16:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:28.823824
• Title: Collaborative Instance Navigation: Leveraging Agent Self-Dialogue to Minimize User Input
• Title（参考訳）: 協調型インスタンスナビゲーション: ユーザ入力を最小限にするためにエージェントのセルフダイアログを活用する
• Authors: Francesco Taioli, Edoardo Zorzi, Gianni Franchi, Alberto Castellini, Alessandro Farinelli, Marco Cristani, Yiming Wang,
• Abstract要約: 我々は,ナビゲーション中の動的エージェントと人間との相互作用を考慮したCoIN(Collaborative Instance Navigation)を提案する。 CoINに対処するために,新しいエージェント・ユーザ・インタラクションとUncerTainty Awareness (AIUTA)を提案する。 AIUTAは、最先端のメソッドに対するナビゲーションにおける競合的なパフォーマンスを実現し、ユーザの入力を処理する際の柔軟性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.81155589931697
• License:
• Abstract: Existing embodied instance goal navigation tasks, driven by natural language, assume human users to provide complete and nuanced instance descriptions prior to the navigation, which can be impractical in the real world as human instructions might be brief and ambiguous. To bridge this gap, we propose a new task, Collaborative Instance Navigation (CoIN), with dynamic agent-human interaction during navigation to actively resolve uncertainties about the target instance in natural, template-free, open-ended dialogues. To address CoIN, we propose a novel method, Agent-user Interaction with UncerTainty Awareness (AIUTA), leveraging the perception capability of Vision Language Models (VLMs) and the capability of Large Language Models (LLMs). First, upon object detection, a Self-Questioner model initiates a self-dialogue to obtain a complete and accurate observation description, while a novel uncertainty estimation technique mitigates inaccurate VLM perception. Then, an Interaction Trigger module determines whether to ask a question to the user, continue or halt navigation, minimizing user input. For evaluation, we introduce CoIN-Bench, a benchmark supporting both real and simulated humans. AIUTA achieves competitive performance in instance navigation against state-of-the-art methods, demonstrating great flexibility in handling user inputs.
• Abstract（参考訳）: 既存の具体化されたインスタンスゴールナビゲーションタスクは、自然言語によって駆動され、人間のユーザがナビゲーションの前に完全でニュアンスのあるインスタンス記述を提供すると仮定する。 このギャップを埋めるため、我々はCoIN(Collaborative Instance Navigation)という新しいタスクを提案し、自然でテンプレートフリーでオープンな対話において、ターゲットインスタンスに関する不確実性を積極的に解決する。 視覚言語モデル(VLM)の知覚能力とLarge Language Models(LLM)の知覚能力を活用することで,AIUTA(Agent-user Interaction with UncerTainty Awareness)を提案する。 まず,物体検出を行うと,自己対話モデルにより完全かつ正確な観察記述を得るとともに,新しい不確実性推定手法により不正確なVLM知覚が軽減される。 次に、Interaction Triggerモジュールは、ユーザに対して質問をするか、ナビゲーションを継続するか、停止するかを判断し、ユーザ入力を最小限にする。 評価のために,実とシミュレーションの両方をサポートするベンチマークであるCoIN-Benchを紹介する。 AIUTAは、最先端のメソッドに対するナビゲーションにおける競合的なパフォーマンスを実現し、ユーザの入力を処理する際の柔軟性を示している。

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