論文の概要: PersONAL: Towards a Comprehensive Benchmark for Personalized Embodied Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19843v1
- Date: Wed, 24 Sep 2025 07:39:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.72186
- Title: PersONAL: Towards a Comprehensive Benchmark for Personalized Embodied Agents
- Title（参考訳）: PersONAL:パーソナライズされた身体的エージェントのための総合的ベンチマークを目指して
- Authors: Filippo Ziliotto, Jelin Raphael Akkara, Alessandro Daniele, Lamberto Ballan, Luciano Serafini, Tommaso Campari,
- Abstract要約: PersONALは、Embodied AIのパーソナライゼーションを研究するためのベンチマークである。
HM3Dデータセットから、30以上のフォトリアリスティックな家庭に2,000以上の高品質なエピソードを収録する。
ベンチマークでは,(1)見えない環境でのアクティブナビゲーション,(2)マップされたシーンでのオブジェクトグラウンドの2つの評価モードがサポートされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.44972258523047
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in Embodied AI have enabled agents to perform increasingly complex tasks and adapt to diverse environments. However, deploying such agents in realistic human-centered scenarios, such as domestic households, remains challenging, particularly due to the difficulty of modeling individual human preferences and behaviors. In this work, we introduce PersONAL (PERSonalized Object Navigation And Localization, a comprehensive benchmark designed to study personalization in Embodied AI. Agents must identify, retrieve, and navigate to objects associated with specific users, responding to natural-language queries such as "find Lily's backpack". PersONAL comprises over 2,000 high-quality episodes across 30+ photorealistic homes from the HM3D dataset. Each episode includes a natural-language scene description with explicit associations between objects and their owners, requiring agents to reason over user-specific semantics. The benchmark supports two evaluation modes: (1) active navigation in unseen environments, and (2) object grounding in previously mapped scenes. Experiments with state-of-the-art baselines reveal a substantial gap to human performance, highlighting the need for embodied agents capable of perceiving, reasoning, and memorizing over personalized information; paving the way towards real-world assistive robot.
- Abstract（参考訳）: Embodied AIの最近の進歩により、エージェントはますます複雑なタスクを実行し、多様な環境に適応できるようになった。
しかし、家庭などの現実的な人間中心のシナリオにそのようなエージェントを配置することは、特に個人の嗜好や行動のモデル化が困難であるため、依然として困難である。
本研究では,ペルソナル(PersONAL, PerSonalized Object Navigation and Localization)について紹介する。
エージェントは特定のユーザに関連するオブジェクトを特定し、検索し、ナビゲートし、"find Lily's backpack"のような自然言語クエリに応答する必要がある。
PersONALは、HM3Dデータセットから30以上のフォトリアリスティックな家庭で2000以上の高品質なエピソードで構成されている。
各エピソードには、オブジェクトと所有者の間に明確な関連性を持つ自然言語シーンの記述が含まれており、エージェントはユーザ固有のセマンティクスを推論する必要がある。
ベンチマークでは,(1)見えない環境でのアクティブナビゲーション,(2)マップされたシーンでのオブジェクトグラウンドの2つの評価モードがサポートされている。
最先端のベースラインを用いた実験は、人間のパフォーマンスに対する大きなギャップを明らかにし、パーソナライズされた情報を認識、推論、記憶できるエンボディエージェントの必要性を強調している。
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