論文の概要: Bridging the Indoor-Outdoor Gap: Vision-Centric Instruction-Guided Embodied Navigation for the Last Meters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06427v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 06:52:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.265357
• Title: Bridging the Indoor-Outdoor Gap: Vision-Centric Instruction-Guided Embodied Navigation for the Last Meters
• Title（参考訳）: 屋内のギャップを埋める:最後のメーターのための視覚中心的指導ガイド付き体操ナビゲーション
• Abstract要約: Embodied Navigationは、ラストマイル配信のような現実世界のアプリケーションにとって大きな約束である。 そこで本研究では,事前自由なインストラクション駆動型インボダイドナビゲーションという,新しいタスクを紹介する。 本稿では、画像に基づくプロンプトを利用して意思決定を行う視覚中心の具体化ナビゲーションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.804644839559736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Embodied navigation holds significant promise for real-world applications such as last-mile delivery. However, most existing approaches are confined to either indoor or outdoor environments and rely heavily on strong assumptions, such as access to precise coordinate systems. While current outdoor methods can guide agents to the vicinity of a target using coarse-grained localization, they fail to enable fine-grained entry through specific building entrances, critically limiting their utility in practical deployment scenarios that require seamless outdoor-to-indoor transitions. To bridge this gap, we introduce a novel task: out-to-in prior-free instruction-driven embodied navigation. This formulation explicitly eliminates reliance on accurate external priors, requiring agents to navigate solely based on egocentric visual observations guided by instructions. To tackle this task, we propose a vision-centric embodied navigation framework that leverages image-based prompts to drive decision-making. Additionally, we present the first open-source dataset for this task, featuring a pipeline that integrates trajectory-conditioned video synthesis into the data generation process. Through extensive experiments, we demonstrate that our proposed method consistently outperforms state-of-the-art baselines across key metrics including success rate and path efficiency.
• Abstract（参考訳）: Embodied Navigationは、ラストマイル配信のような現実世界のアプリケーションにとって大きな約束である。 しかし、既存のアプローチのほとんどは屋内または屋外の環境に限られており、正確な座標系へのアクセスのような強い仮定に大きく依存している。 現在の屋外方法は、粗粒度の局所化を用いてターゲットの近傍にエージェントを誘導するが、特定のビルの入り口を通るきめ細かい侵入を可能とせず、シームレスな屋外から屋内への遷移を必要とする実用的な配置シナリオにおいて、その実用性を著しく制限する。 このギャップを埋めるために、我々は新しいタスクを導入した。 この定式化は、正確な外部の事前への依存を明示的に排除し、エージェントは指示によって導かれる自我中心の視覚観察に基づいてナビゲートする必要がある。 この課題に対処するために,画像に基づくプロンプトを利用して意思決定を行う視覚中心型ナビゲーションフレームワークを提案する。 さらに,トラジェクティブ条件付きビデオ合成をデータ生成プロセスに統合したパイプラインを特徴とする,このタスクのための最初のオープンソースデータセットを提案する。 実験により,提案手法は成功率やパス効率などの主要な指標において,最先端のベースラインを一貫して上回ることを示す。

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