論文の概要: Keeping it Local, Tiny and Real: Automated Report Generation on Edge Computing Devices for Mechatronic-Based Cognitive Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02507v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 11:49:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.980672
• Title: Keeping it Local, Tiny and Real: Automated Report Generation on Edge Computing Devices for Mechatronic-Based Cognitive Systems
• Title（参考訳）: ローカル、ティニー、リアルを維持する:メカトロニクスに基づく認知システムのためのエッジコンピューティングデバイスの自動レポート生成
• Authors: Nicolas Schuler, Lea Dewald, Jürgen Graf,
• Abstract要約: 各種マルチモーダルセンサを用いた自然言語の自動レポート生成パイプラインを提案する。 特に,屋内環境,屋外環境,都市環境を含む複数の領域にまたがる多様なデータセットの実装について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Deep Learning enable hardware-based cognitive systems, that is, mechatronic systems in general and robotics in particular with integrated Artificial Intelligence, to interact with dynamic and unstructured environments. While the results are impressive, the application of such systems to critical tasks like autonomous driving as well as service and care robotics necessitate the evaluation of large amount of heterogeneous data. Automated report generation for Mobile Robotics can play a crucial role in facilitating the evaluation and acceptance of such systems in various domains. In this paper, we propose a pipeline for generating automated reports in natural language utilizing various multi-modal sensors that solely relies on local models capable of being deployed on edge computing devices, thus preserving the privacy of all actors involved and eliminating the need for external services. In particular, we evaluate our implementation on a diverse dataset spanning multiple domains including indoor, outdoor and urban environments, providing quantitative as well as qualitative evaluation results. Various generated example reports and other supplementary materials are available via a public repository.
• Abstract（参考訳）: 近年のDeep Learningの進歩により、ハードウェアベースの認知システム、すなわち一般のメカトロニクスシステム、特に統合人工知能を使ったロボティクスが、動的で非構造的な環境と対話できるようになる。 結果は印象的だが、自動運転やサービスや介護ロボットといった重要なタスクにそのようなシステムを適用するためには、大量の異種データの評価が必要である。 モバイルロボティクスのための自動レポート生成は、様々な領域におけるそのようなシステムの評価と受け入れを促進する上で重要な役割を担っている。 本稿では,エッジコンピューティングデバイスに展開可能なローカルモデルのみに依存するマルチモーダルセンサを用いた自然言語の自動レポート生成パイプラインを提案する。 特に,屋内環境,屋外環境,都市環境を含む複数の領域にまたがる多様なデータセットを用いて,定量的かつ質的な評価結果を提供する。 各種のサンプルレポートやその他の補助資料は、パブリックリポジトリを通じて入手可能である。

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