論文の概要: LGR: LLM-Guided Ranking of Frontiers for Object Goal Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20241v1
- Date: Wed, 26 Mar 2025 05:15:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:18:00.638826
- Title: LGR: LLM-Guided Ranking of Frontiers for Object Goal Navigation
- Title（参考訳）: LGR: 目標目標ナビゲーションのためのLLMガイド付フロンティアランキング
- Authors: Mitsuaki Uno, Kanji Tanaka, Daiki Iwata, Yudai Noda, Shoya Miyazaki, Kouki Terashima,
- Abstract要約: 本研究の目的は,大規模言語モデル(LLM)の常識推論機能を活用することで,最近のモジュラーマップレスOGNシステムを強化することである。
本稿では,フロンティア調査における訪問順序決定の課題をフロンティアランキング問題として検討する。
我々のアプローチは、LLMはフロンティアの絶対値を決定することができないが、ビューイメージをコンテキストとして単一の画像内で見る複数のフロンティア間の相対値を評価するのに優れているという最近の知見に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1874952582465603
- License:
- Abstract: Object Goal Navigation (OGN) is a fundamental task for robots and AI, with key applications such as mobile robot image databases (MRID). In particular, mapless OGN is essential in scenarios involving unknown or dynamic environments. This study aims to enhance recent modular mapless OGN systems by leveraging the commonsense reasoning capabilities of large language models (LLMs). Specifically, we address the challenge of determining the visiting order in frontier-based exploration by framing it as a frontier ranking problem. Our approach is grounded in recent findings that, while LLMs cannot determine the absolute value of a frontier, they excel at evaluating the relative value between multiple frontiers viewed within a single image using the view image as context. We dynamically manage the frontier list by adding and removing elements, using an LLM as a ranking model. The ranking results are represented as reciprocal rank vectors, which are ideal for multi-view, multi-query information fusion. We validate the effectiveness of our method through evaluations in Habitat-Sim.
- Abstract（参考訳）: Object Goal Navigation(OGN)は、ロボットとAIの基本的なタスクであり、移動ロボット画像データベース(MRID)などの重要な応用がある。
特に、未知または動的環境を含むシナリオでは、マップレスOGNが不可欠である。
本研究の目的は,大規模言語モデル(LLM)の常識推論機能を活用することで,最近のモジュラーマップレスOGNシステムを強化することである。
具体的には、フロンティア調査における訪問順序決定の課題について、フロンティアランキング問題としてフレーミングすることで解決する。
我々のアプローチは、LLMはフロンティアの絶対値を決定することができないが、ビューイメージをコンテキストとして単一の画像内で見る複数のフロンティア間の相対値を評価するのに優れているという最近の知見に基づいている。
LLMをランキングモデルとして,要素の追加と削除によってフロンティアリストを動的に管理する。
ランキング結果は相互ランクベクトルとして表現され、これはマルチビュー・マルチクエリ情報融合に最適である。
本手法の有効性をHabitat-Simの評価を通じて検証する。
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