論文の概要: Spatial Language Likelihood Grounding Network for Bayesian Fusion of Human-Robot Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19947v2
• Date: Wed, 30 Jul 2025 13:52:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 11:57:45.832428
• Title: Spatial Language Likelihood Grounding Network for Bayesian Fusion of Human-Robot Observations
• Title（参考訳）: 人間-ロボット観測のベイズ融合のための空間言語類似グラウンドネットワーク
• Authors: Supawich Sitdhipol, Waritwong Sukprasongdee, Ekapol Chuangsuwanich, Rina Tse,
• Abstract要約: 不確実性を認識した融合フレームワークは、人間の入力の不確実性を表す基礎的な可能性を必要とする。 本稿では,地図画像の特徴を学習することで空間言語を基盤とする特徴ピラミッド類似グラウンドネットワーク(FP-LGN)を提案する。 共同センシングの結果,不均質な人間の言語観測とロボットセンサ計測の不確実性を考慮した融合の実現に成功した可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.008130792416869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fusing information from human observations can help robots overcome sensing limitations in collaborative tasks. However, an uncertainty-aware fusion framework requires a grounded likelihood representing the uncertainty of human inputs. This paper presents a Feature Pyramid Likelihood Grounding Network (FP-LGN) that grounds spatial language by learning relevant map image features and their relationships with spatial relation semantics. The model is trained as a probability estimator to capture aleatoric uncertainty in human language using three-stage curriculum learning. Results showed that FP-LGN matched expert-designed rules in mean Negative Log-Likelihood (NLL) and demonstrated greater robustness with lower standard deviation. Collaborative sensing results demonstrated that the grounded likelihood successfully enabled uncertainty-aware fusion of heterogeneous human language observations and robot sensor measurements, achieving significant improvements in human-robot collaborative task performance.
• Abstract（参考訳）: 人間の観察から情報を集めることで、ロボットは協調作業における知覚的制限を克服することができる。 しかし、不確実性を認識した融合フレームワークは、人間の入力の不確実性を表す基礎的な可能性を必要とする。 本稿では,地図画像の特徴と空間関係のセマンティクスとの関係を学習し,空間言語を基盤とする特徴ピラミッド類似グラウンドネットワーク(FP-LGN)を提案する。 このモデルは,3段階のカリキュラム学習を用いて,人間の言語におけるアレラトリック不確かさを捉えるための確率推定器として訓練されている。 その結果, FP-LGNはNLL(負ログ類似度)の平均値と一致し, 標準偏差が低いほど頑健性を示した。 協調センシングの結果,不均一な人間の言語観測とロボットセンサ計測の不確実性を考慮した融合の実現に成功し,ロボットとロボットの協調作業性能に大きな改善が得られた。

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