論文の概要: SocialNav: Training Human-Inspired Foundation Model for Socially-Aware Embodied Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21135v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 07:36:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:59.011774
• Title: SocialNav: Training Human-Inspired Foundation Model for Socially-Aware Embodied Navigation
• Title（参考訳）: SocialNav: 社会的に意識した身体的ナビゲーションのための人間にインスパイアされた基礎モデルをトレーニングする
• Authors: Ziyi Chen, Yingnan Guo, Zedong Chu, Minghua Luo, Yanfen Shen, Mingchao Sun, Junjun Hu, Shichao Xie, Kuan Yang, Pei Shi, Zhining Gu, Lu Liu, Honglin Han, Xiaolong Wu, Mu Xu, Yu Zhang,
• Abstract要約: 社会規範に準拠した身体的ナビゲーションは、依然としてオープンな研究課題である。 SocialNavは階層的な「ブレインアクション」アーキテクチャを備えた、社会的に認識されたナビゲーションの基盤モデルである。 SocialNavは、最先端の手法に比べて+38%の成功率と+46%の社会コンプライアンス率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.585324177543605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Embodied navigation that adheres to social norms remains an open research challenge. Our \textbf{SocialNav} is a foundational model for socially-aware navigation with a hierarchical "brain-action" architecture, capable of understanding high-level social norms and generating low-level, socially compliant trajectories. To enable such dual capabilities, we construct the SocNav Dataset, a large-scale collection of 7 million samples, comprising (1) a Cognitive Activation Dataset providing social reasoning signals such as chain-of-thought explanations and social traversability prediction, and (2) an Expert Trajectories Pyramid aggregating diverse navigation demonstrations from internet videos, simulated environments, and real-world robots. A multi-stage training pipeline is proposed to gradually inject and refine navigation intelligence: we first inject general navigation skills and social norms understanding into the model via imitation learning, and then refine such skills through a deliberately designed Socially-Aware Flow Exploration GRPO (SAFE-GRPO), the first flow-based reinforcement learning framework for embodied navigation that explicitly rewards socially compliant behaviors. SocialNav achieves +38% success rate and +46% social compliance rate compared to the state-of-the-art method, demonstrating strong gains in both navigation performance and social compliance. Our project page: https://amap-eai.github.io/SocialNav/
• Abstract（参考訳）: 社会規範に準拠した身体的ナビゲーションは、依然としてオープンな研究課題である。 我々の『textbf{SocialNav}』は、階層的な「脳活動」アーキテクチャを持つ、社会的に意識したナビゲーションの基本モデルであり、高いレベルの社会的規範を理解し、低レベルの社会的に適合した軌道を生成することができる。 このような二重機能を実現するために,(1)チェーン・オブ・プリンティングやソーシャル・トラバーサビリティ・予測といった社会的推論信号を提供する認知活性化データセット,(2)インターネットビデオ,シミュレーション環境,実世界のロボットから多様なナビゲーションデモを集約するピラミッドを含む,700万件の大規模なサンプル集合であるSocNavデータセットを構築した。 多段階の訓練パイプラインは、ナビゲーションインテリジェンスを徐々に注入し、洗練するために提案されている。まず、模倣学習を通じてモデルに一般的なナビゲーションスキルと社会規範を注入し、次に、社会的に従順な行動を明確に報酬する最初のフローベース強化学習フレームワークである、社会的に意識的なフロー探索 GRPO (SAFE-GRPO) を通じて、これらのスキルを洗練する。 SocialNavは、最先端の手法と比較して+38%の成功率と+46%の社会コンプライアンス率を達成した。 プロジェクトページ:https://amap-eai.github.io/SocialNav/

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