論文の概要: IROS: A Dual-Process Architecture for Real-Time VLM-Based Indoor Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21506v1
- Date: Thu, 29 Jan 2026 10:25:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.009407
- Title: IROS: A Dual-Process Architecture for Real-Time VLM-Based Indoor Navigation
- Title（参考訳）: IROS:リアルタイムVLMを用いた屋内ナビゲーションのためのデュアルプロシージャアーキテクチャ
- Authors: Joonhee Lee, Hyunseung Shin, Jeonggil Ko,
- Abstract要約: IROSは、VLMレベルのコンテキスト推論と、低コストのオンデバイスハードウェア上での知覚モジュールの効率性を組み合わせたリアルタイムナビゲーションフレームワークである。
IROSは意思決定の精度を改善し、連続的なVLMベースのナビゲーションに比べてレイテンシを66%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.794583385365075
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Indoor mobile robot navigation requires fast responsiveness and robust semantic understanding, yet existing methods struggle to provide both. Classical geometric approaches such as SLAM offer reliable localization but depend on detailed maps and cannot interpret human-targeted cues (e.g., signs, room numbers) essential for indoor reasoning. Vision-Language-Action (VLA) models introduce semantic grounding but remain strictly reactive, basing decisions only on visible frames and failing to anticipate unseen intersections or reason about distant textual cues. Vision-Language Models (VLMs) provide richer contextual inference but suffer from high computational latency, making them unsuitable for real-time operation on embedded platforms. In this work, we present IROS, a real-time navigation framework that combines VLM-level contextual reasoning with the efficiency of lightweight perceptual modules on low-cost, on-device hardware. Inspired by Dual Process Theory, IROS separates fast reflexive decisions (System One) from slow deliberative reasoning (System Two), invoking the VLM only when necessary. Furthermore, by augmenting compact VLMs with spatial and textual cues, IROS delivers robust, human-like navigation with minimal latency. Across five real-world buildings, IROS improves decision accuracy and reduces latency by 66% compared to continuous VLM-based navigation.
- Abstract（参考訳）: 屋内での移動ロボットナビゲーションには、迅速な応答性と堅牢なセマンティック理解が必要であるが、既存の方法は両方を提供するのに苦労している。
SLAMのような古典幾何学的アプローチは、信頼性のあるローカライゼーションを提供するが、詳細な地図に依存しており、屋内の推論に不可欠な人的対象のキュー(例えば記号、部屋番号)を解釈することはできない。
VLA(Vision-Language-Action)モデルはセマンティックグラウンドを導入しているが、厳密な反応を持ち、可視フレームのみに基づいて決定を下す。
VLM(Vision-Language Models)は、よりリッチなコンテキスト推論を提供するが、高い計算遅延に悩まされるため、組み込みプラットフォームでのリアルタイム操作には適さない。
本研究では,VLMレベルの文脈推論と,低コスト・オンデバイスハードウェア上での軽量知覚モジュールの効率性を組み合わせたリアルタイムナビゲーションフレームワークIROSを提案する。
デュアルプロセス理論にインスパイアされたIROSは、迅速な反射的決定(System One)と遅い熟考的推論(System Two)を分離し、必要な時にのみVLMを呼び出す。
さらに、空間的およびテキスト的なキューでコンパクトなVLMを拡張することで、IROSは、最小のレイテンシで、堅牢で人間的なナビゲーションを提供する。
5つの現実世界の建物でIROSは意思決定の精度を改善し、連続的なVLMベースのナビゲーションに比べてレイテンシを66%削減する。
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