論文の概要: TANGO: Traversability-Aware Navigation with Local Metric Control for Topological Goals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08699v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 15:43:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.4771
• Title: TANGO: Traversability-Aware Navigation with Local Metric Control for Topological Goals
• Title（参考訳）: TANGO: トポロジカルゴールのためのローカルメトリック制御によるトラバーサビリティ対応ナビゲーション
• Authors: Stefan Podgorski, Sourav Garg, Mehdi Hosseinzadeh, Lachlan Mares, Feras Dayoub, Ian Reid,
• Abstract要約: ゼロショット・ロングホライゾン・ロボットナビゲーションを可能にする新しいRGBのみのオブジェクトレベルのトポロジカルナビゲーションパイプラインを提案する。 提案手法は,グローバルなトポロジカルパス計画と局所的軌跡制御を統合し,障害物を避けつつ,ロボットがオブジェクトレベルのサブゴールに向かって移動できるようにする。 シミュレーション環境と実世界の両方のテストにおいて,本手法の有効性を実証し,その堅牢性とデプロイ性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.69725316052444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual navigation in robotics traditionally relies on globally-consistent 3D maps or learned controllers, which can be computationally expensive and difficult to generalize across diverse environments. In this work, we present a novel RGB-only, object-level topometric navigation pipeline that enables zero-shot, long-horizon robot navigation without requiring 3D maps or pre-trained controllers. Our approach integrates global topological path planning with local metric trajectory control, allowing the robot to navigate towards object-level sub-goals while avoiding obstacles. We address key limitations of previous methods by continuously predicting local trajectory using monocular depth and traversability estimation, and incorporating an auto-switching mechanism that falls back to a baseline controller when necessary. The system operates using foundational models, ensuring open-set applicability without the need for domain-specific fine-tuning. We demonstrate the effectiveness of our method in both simulated environments and real-world tests, highlighting its robustness and deployability. Our approach outperforms existing state-of-the-art methods, offering a more adaptable and effective solution for visual navigation in open-set environments. The source code is made publicly available: https://github.com/podgorki/TANGO.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学における視覚ナビゲーションは、伝統的にグローバルに一貫性のある3Dマップや学習コントローラに依存している。 本研究では、3Dマップや事前訓練されたコントローラを必要とせずに、ゼロショットで長距離のロボットナビゲーションを可能にする、新しいRGBのみのオブジェクトレベルのトポロジカルナビゲーションパイプラインを提案する。 提案手法は,グローバルなトポロジカルパス計画と局所的軌跡制御を統合し,障害物を避けつつ,ロボットがオブジェクトレベルのサブゴールに向かって移動できるようにする。 本研究では,単眼深度とトラバーサビリティ推定を用いて局所軌道を連続的に予測し,必要に応じてベースラインコントローラにフォールバックする自動切換機構を組み込むことにより,従来の手法の限界に対処する。 このシステムは基礎モデルを使用して動作し、ドメイン固有の微調整を必要とせずに、オープンセットの適用性を保証する。 シミュレーション環境と実世界の両方のテストにおいて,本手法の有効性を実証し,その堅牢性とデプロイ性を強調した。 我々の手法は既存の最先端手法よりも優れており、オープンセット環境におけるビジュアルナビゲーションをより適応的で効果的なソリューションを提供する。 ソースコードは、https://github.com/podgorki/TANGO.comで公開されている。

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