論文の概要: LISN: Language-Instructed Social Navigation with VLM-based Controller Modulating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09920v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 18:54:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.646223
• Title: LISN: Language-Instructed Social Navigation with VLM-based Controller Modulating
• Title（参考訳）: LISN: VLM制御による言語指導型ソーシャルナビゲーション
• Authors: Junting Chen, Yunchuan Li, Panfeng Jiang, Jiacheng Du, Zixuan Chen, Chenrui Tie, Jiajun Deng, Lin Shao,
• Abstract要約: LISN-Benchは,言語指導型ソーシャルナビゲーションのシミュレーションに基づく最初のベンチマークである。 VLMエージェントがコストマップとコントローラパラメータを変調する高速な階層システムであるSocial-Nav-Modulatorを提案する。 本手法は,最も競争力のあるベースラインよりも63%以上高い91.3%の平均成功率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.62872797480247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Towards human-robot coexistence, socially aware navigation is significant for mobile robots. Yet existing studies on this area focus mainly on path efficiency and pedestrian collision avoidance, which are essential but represent only a fraction of social navigation. Beyond these basics, robots must also comply with user instructions, aligning their actions to task goals and social norms expressed by humans. In this work, we present LISN-Bench, the first simulation-based benchmark for language-instructed social navigation. Built on Rosnav-Arena 3.0, it is the first standardized social navigation benchmark to incorporate instruction following and scene understanding across diverse contexts. To address this task, we further propose Social-Nav-Modulator, a fast-slow hierarchical system where a VLM agent modulates costmaps and controller parameters. Decoupling low-level action generation from the slower VLM loop reduces reliance on high-frequency VLM inference while improving dynamic avoidance and perception adaptability. Our method achieves an average success rate of 91.3%, which is greater than 63% than the most competitive baseline, with most of the improvements observed in challenging tasks such as following a person in a crowd and navigating while strictly avoiding instruction-forbidden regions. The project website is at: https://social-nav.github.io/LISN-project/
• Abstract（参考訳）: 人間ロボットの共存に向けては、移動ロボットにとって社会的に意識されたナビゲーションが重要である。 しかし、この領域の既存の研究は、道の効率と歩行者衝突回避に重点を置いている。 これらの基本に加えて、ロボットはユーザーの指示に従い、タスク目標や人間によって表現される社会的規範に行動を調整する必要がある。 本研究では,言語指導型ソーシャルナビゲーションのシミュレーションに基づく最初のベンチマークであるLISN-Benchを紹介する。 Rosnav-Arena 3.0をベースとして開発されたこのベンチマークは、さまざまなコンテキストにまたがるインストラクションとシーン理解を取り入れた最初の標準化されたソーシャルナビゲーションベンチマークである。 この課題に対処するために,VLMエージェントがコストマップとコントローラパラメータを変調する高速な階層システムであるSocial-Nav-Modulatorを提案する。 遅いVLMループから低レベルのアクション生成を分離することで、ダイナミック回避と知覚適応性を改善しながら、高周波VLM推論への依存を減らすことができる。 提案手法は,最も競争力のあるベースラインの63%以上である91.3%の平均的な成功率を達成する。 プロジェクトのWebサイトは以下の通り。

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