論文の概要: Toward a method for LLM-enabled Indoor Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11702v2
• Date: Fri, 21 Mar 2025 16:17:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:54:47.156721
• Title: Toward a method for LLM-enabled Indoor Navigation
• Title（参考訳）: LLM対応屋内ナビゲーションの実用化に向けて
• Authors: Alberto Coffrini, Mohammad Amin Zadenoori, Paolo Barsocchi, Francesco Furfari, Antonino Crivello, Alessio Ferrari,
• Abstract要約: 屋内地図画像から自然にコンテキストを意識したナビゲーション命令を生成するためのLarge Language Model(LLM)の可能性を探る。 以上の結果から,パーソナライズされた屋内ナビゲーションを支援するLLMが,平均52%,最大62%の正答率を持つ可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4463566584569216
• License:
• Abstract: Indoor navigation presents unique challenges due to complex layouts, lack of GPS signals, and accessibility concerns. Existing solutions often struggle with real-time adaptability and user-specific needs. In this work, we explore the potential of a Large Language Model (LLM), i.e., ChatGPT, to generate natural, context-aware navigation instructions from indoor map images. We design and evaluate test cases across different real-world environments, analyzing the effectiveness of LLMs in interpreting spatial layouts, handling user constraints, and planning efficient routes. Our findings demonstrate the potential of LLMs for supporting personalized indoor navigation, with an average of 52% correct indications and a maximum of 62%. The results do not appear to depend on the complexity of the layout or the complexity of the expected path, but rather on the number of points of interest and the abundance of visual information, which negatively affect the performance.
• Abstract（参考訳）: 屋内ナビゲーションには、複雑なレイアウト、GPS信号の欠如、アクセシビリティの懸念など、ユニークな課題がある。 既存のソリューションは、しばしばリアルタイムの適応性とユーザ固有のニーズに苦しむ。 本研究では,大規模言語モデル(LLM: Large Language Model),すなわちChatGPT(ChatGPT)が屋内地図画像から自然にコンテキスト対応のナビゲーション命令を生成する可能性について検討する。 実世界の異なる環境でのテストケースを設計・評価し,空間レイアウトの解釈,ユーザ制約の処理,効率的なルート計画におけるLCMの有効性を分析した。 以上の結果から,パーソナライズされた屋内ナビゲーションを支援するLLMが,平均52%,最大62%の正答率を持つ可能性が示唆された。 結果は、レイアウトの複雑さや期待されるパスの複雑さに依存するのではなく、興味のあるポイントの数や、パフォーマンスに悪影響を及ぼす視覚情報の多さに依存しているように見える。

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