論文の概要: History-Augmented Vision-Language Models for Frontier-Based Zero-Shot Object Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16623v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 21:50:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.269116
• Title: History-Augmented Vision-Language Models for Frontier-Based Zero-Shot Object Navigation
• Title（参考訳）: フロンティアベースゼロショットオブジェクトナビゲーションのための履歴拡張型ビジョンランゲージモデル
• Authors: Mobin Habibpour, Fatemeh Afghah,
• Abstract要約: 本稿では、動的履歴認識プロンプトの利用を先駆する新しいゼロショットObjectNavフレームワークを提案する。 私たちの中心となるイノベーションは、VLMにアクション履歴コンテキストを提供し、ナビゲーションアクションのセマンティックガイダンススコアを生成することです。 また、検出対象に対する最終アプローチを洗練するためのVLM支援のウェイポイント生成機構も導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.343932820859596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object Goal Navigation (ObjectNav) challenges robots to find objects in unseen environments, demanding sophisticated reasoning. While Vision-Language Models (VLMs) show potential, current ObjectNav methods often employ them superficially, primarily using vision-language embeddings for object-scene similarity checks rather than leveraging deeper reasoning. This limits contextual understanding and leads to practical issues like repetitive navigation behaviors. This paper introduces a novel zero-shot ObjectNav framework that pioneers the use of dynamic, history-aware prompting to more deeply integrate VLM reasoning into frontier-based exploration. Our core innovation lies in providing the VLM with action history context, enabling it to generate semantic guidance scores for navigation actions while actively avoiding decision loops. We also introduce a VLM-assisted waypoint generation mechanism for refining the final approach to detected objects. Evaluated on the HM3D dataset within Habitat, our approach achieves a 46% Success Rate (SR) and 24.8% Success weighted by Path Length (SPL). These results are comparable to state-of-the-art zero-shot methods, demonstrating the significant potential of our history-augmented VLM prompting strategy for more robust and context-aware robotic navigation.
• Abstract（参考訳）: Object Goal Navigation (ObjectNav)は、ロボットが見えない環境でオブジェクトを見つけるのに挑戦し、洗練された推論を要求する。 VLM(Vision-Language Models)は潜在的な可能性を示しているが、現在のObjectNavメソッドでは、より深い推論を活用するのではなく、主にオブジェクトシーンの類似性チェックに視覚言語を組み込む。 これは文脈的理解を制限し、反復的なナビゲーション動作のような実践的な問題につながる。 本稿では,VLM推論をより深くフロンティアベースの探索に組み込むために,動的かつ履歴認識の活用を開拓する新しいゼロショットObjectNavフレームワークを提案する。 我々の中心となるイノベーションは、VLMに行動履歴のコンテキストを提供することであり、意思決定ループを積極的に回避しながら、ナビゲーションアクションのセマンティックガイダンススコアを生成することができます。 また、検出対象に対する最終アプローチを洗練するためのVLM支援のウェイポイント生成機構も導入する。 Habitat内のHM3Dデータセットを評価したところ、我々のアプローチは46%の成功率(SR)と24.8%の成功率(SPL)を達成した。 これらの結果は最先端のゼロショット手法に匹敵するものであり、より堅牢でコンテキスト対応のロボットナビゲーションの戦略を推し進める歴史強化VLMの有意義な可能性を実証している。

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