論文の概要: SUM-AgriVLN: Spatial Understanding Memory for Agricultural Vision-and-Language Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14357v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 06:53:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.751971
• Title: SUM-AgriVLN: Spatial Understanding Memory for Agricultural Vision-and-Language Navigation
• Title（参考訳）: SUM-AgriVLN:農業用視覚・言語ナビゲーションのための空間的記憶
• Authors: Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xiang Li,
• Abstract要約: AgriVLN法とA2Aベンチマークは先駆的にビジョン・アンド・ランゲージ・ナビゲーション(VLN)を農業領域に拡張した。 現実的な農業シナリオでは、ナビゲーション命令が繰り返されるが、AgriVLNはそれぞれの命令を独立したエピソードとして扱う。 農業用視覚・言語ナビゲーション(SUM-AgriVLN)のための空間的記憶法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9186557599917293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agricultural robots are emerging as powerful assistants across a wide range of agricultural tasks, nevertheless, still heavily rely on manual operation or fixed rail systems for movement. The AgriVLN method and the A2A benchmark pioneeringly extend Vision-and-Language Navigation (VLN) to the agricultural domain, enabling robots to navigate to the target positions following the natural language instructions. In practical agricultural scenarios, navigation instructions often repeatedly occur, yet AgriVLN treat each instruction as an independent episode, overlooking the potential of past experiences to provide spatial context for subsequent ones. To bridge this gap, we propose the method of Spatial Understanding Memory for Agricultural Vision-and-Language Navigation (SUM-AgriVLN), in which the SUM module employs spatial understanding and save spatial memory through 3D reconstruction and representation. When evaluated on the A2A benchmark, our SUM-AgriVLN effectively improves Success Rate from 0.47 to 0.54 with slight sacrifice on Navigation Error from 2.91m to 2.93m, demonstrating the state-of-the-art performance in the agricultural domain. Code: https://github.com/AlexTraveling/SUM-AgriVLN.
• Abstract（参考訳）: 農業用ロボットは、幅広い農業作業において強力なアシスタントとして登場しているが、それでも手動操作や固定レールシステムに大きく依存している。 AgriVLN法とA2Aベンチマークは先駆的にVLN(Vision-and-Language Navigation)を農業領域に拡張し、ロボットが自然言語の指示に従って目標位置へ移動できるようにする。 現実的な農業シナリオでは、ナビゲーション命令は繰り返し発生するが、AgriVLNはそれぞれの命令を独立したエピソードとして扱い、過去の経験の可能性を見越して、その後のものに対する空間的コンテキストを提供する。 このギャップを埋めるために,SUMモジュールが空間的理解を利用し,空間記憶を3次元再構成・表現することで保存するSUM-AgriVLN(Spatial Understanding Memory for Agricultural Vision-and-Language Navigation)を提案する。 A2Aベンチマークで評価すると、SUM-AgriVLNは、ナビゲーションエラーを2.91mから2.93mにわずかに犠牲にして、成功率を0.47から0.54に効果的に改善し、農業領域における最先端のパフォーマンスを実証した。 コード:https://github.com/AlexTraveling/SUM-AgriVLN。

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