論文の概要: Autonomous Construction-Site Safety Inspection Using Mobile Robots: A Multilayer VLM-LLM Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13974v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 00:25:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.365182
• Title: Autonomous Construction-Site Safety Inspection Using Mobile Robots: A Multilayer VLM-LLM Pipeline
• Title（参考訳）: 移動ロボットを用いた自律型建設現場安全検査:多層VLM-LLMパイプライン
• Authors: Hossein Naderi, Alireza Shojaei, Philip Agee, Kereshmeh Afsari, Abiola Akanmu,
• Abstract要約: 本稿では,自律走行中にロボットが見るものと,建設現場で一般的な安全基準を結びつけることを目的とする。 ロボティクスの面では、SLAMと自律ナビゲーションは、経路ポイントを介して繰り返しカバレッジとターゲットのリビジョンを提供する。 AI側では、ビジョン言語モデル(VLM)ベースのレイヤがシーン記述を生成する。 他のVLMベースのレイヤはルールに基づいて安全性を評価し、最後にLLM(Large Language Model)レイヤは以前の出力に基づいて安全性レポートを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9360071145551068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Construction safety inspection remains mostly manual, and automated approaches still rely on task-specific datasets that are hard to maintain in fast-changing construction environments due to frequent retraining. Meanwhile, field inspection with robots still depends on human teleoperation and manual reporting, which are labor-intensive. This paper aims to connect what a robot sees during autonomous navigation to the safety rules that are common in construction sites, automatically generating a safety inspection report. To this end, we proposed a multi-layer framework with two main modules: robotics and AI. On the robotics side, SLAM and autonomous navigation provide repeatable coverage and targeted revisits via waypoints. On AI side, a Vision Language Model (VLM)-based layer produces scene descriptions; a retrieval component powered grounds those descriptions in OSHA and site policies; Another VLM-based layer assesses the safety situation based on rules; and finally Large Language Model (LLM) layer generates safety reports based on previous outputs. The framework is validated with a proof-of-concept implementation and evaluated in a lab environment that simulates common hazards across three scenarios. Results show high recall with competitive precision compared to state-of-the-art closed-source models. This paper contributes a transparent, generalizable pipeline that moves beyond black-box models by exposing intermediate artifacts from each layer and keeping the human in the loop. This work provides a foundation for future extensions to additional tasks and settings within and beyond construction context.
• Abstract（参考訳）: 建設安全検査は主に手作業で行われており、自動化されたアプローチは、頻繁な再トレーニングのために、高速に変化する建設環境においてメンテナンスが難しいタスク固有のデータセットに依存している。 一方、ロボットによるフィールドインスペクションは、労働集約的な人間の遠隔操作と手動による報告に依存している。 本稿では,自律走行中にロボットが見るものと建設現場で共通する安全基準を結びつけることを目的として,安全検査レポートを自動生成する。 この目的のために,ロボット工学とAIという2つの主要モジュールを持つ多層フレームワークを提案した。 ロボティクスの面では、SLAMと自律ナビゲーションは、経路ポイントを介して繰り返しカバレッジとターゲットのリビジョンを提供する。 AI側では、VLM(Vision Language Model)ベースのレイヤがシーン記述を生成し、検索コンポーネントがOSHAとサイトポリシにこれらの記述を基盤として、VLMベースの別のレイヤがルールに基づいて安全状況を評価し、最終的にLarge Language Model(LLM)層が以前の出力に基づいて安全レポートを生成する。 このフレームワークは概念実証実装で検証され、3つのシナリオにまたがる共通のハザードをシミュレートするラボ環境で評価される。 その結果,最先端のクローズドソースモデルと比較して,競合精度の高いリコールが得られた。 本論文は, 各層から中間成果物を露光し, 人体をループ内に保持することにより, ブラックボックスモデルを超えて, 透明で一般化可能なパイプラインを提供する。 この作業は、建設コンテキスト内およびそれ以上のタスクや設定を追加するための将来の拡張のための基盤を提供する。

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