論文の概要: Enhancing Safety of Foundation Models for Visual Navigation through Collision Avoidance via Repulsive Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03834v2
• Date: Tue, 10 Jun 2025 13:15:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 12:52:34.257873
• Title: Enhancing Safety of Foundation Models for Visual Navigation through Collision Avoidance via Repulsive Estimation
• Title（参考訳）: 反発推定による衝突回避による視覚ナビゲーションのための基礎モデルの安全性向上
• Authors: Joonkyung Kim, Joonyeol Sim, Woojun Kim, Katia Sycara, Changjoo Nam,
• Abstract要約: CARE(Collision Avoidance via Repulsive Estimation)は、視覚に基づくナビゲーションのためのモジュールである。 これは、追加のレンジセンサーや事前訓練されたモデルの微調整を必要とせずに、視覚ベースのナビゲーションの安全性を高める。 CAREは、目標達成性能を犠牲にすることなく、一貫して衝突率(最大100%)を下げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.216878556851609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose CARE (Collision Avoidance via Repulsive Estimation), a plug-and-play module that enhances the safety of vision-based navigation without requiring additional range sensors or fine-tuning of pretrained models. While recent foundation models using only RGB inputs have shown strong performance, they often fail to generalize in out-of-distribution (OOD) environments with unseen objects or variations in camera parameters (e.g., field of view, pose, or focal length). Without fine-tuning, these models may generate unsafe trajectories that lead to collisions, requiring costly data collection and retraining. CARE addresses this limitation by seamlessly integrating with any RGB-based navigation system that outputs local trajectories, dynamically adjusting them using repulsive force vectors derived from monocular depth maps. We evaluate CARE by combining it with state-of-the-art vision-based navigation models across multiple robot platforms. CARE consistently reduces collision rates (up to 100%) without sacrificing goal-reaching performance and improves collision-free travel distance by up to 10.7x in exploration tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、追加のレンジセンサーや事前訓練されたモデルの微調整を必要とせず、視覚ベースのナビゲーションの安全性を高めるプラグイン・アンド・プレイ・モジュールであるCAREを提案する。 近年のRGB入力のみを用いた基礎モデルは高い性能を示してきたが、不明瞭なオブジェクトやカメラパラメータ(例えば、視野、ポーズ、焦点距離)のバリエーションを持つオフ・オブ・ディストリビューション(OOD)環境での一般化に失敗することが多い。 微調整なしでは、これらのモデルは衝突につながる安全でない軌道を生成し、高価なデータ収集と再訓練を必要とする。 CAREは、局所軌道を出力するRGBベースのナビゲーションシステムとシームレスに統合することで、この制限に対処する。 複数のロボットプラットフォームにまたがる最先端の視覚ベースのナビゲーションモデルと組み合わせてCAREを評価する。 CAREは目標達成性能を犠牲にすることなく、衝突率(最大100%)を一貫して削減し、探査作業において衝突のない走行距離を最大10.7倍改善する。

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