論文の概要: Not an Obstacle for Dog, but a Hazard for Human: A Co-Ego Navigation System for Guide Dog Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20121v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 16:42:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.24344
• Title: Not an Obstacle for Dog, but a Hazard for Human: A Co-Ego Navigation System for Guide Dog Robots
• Title（参考訳）: 犬にとっての障害物ではなく、人間にとっての危険:ガイド犬ロボットのためのコエゴナビゲーションシステム
• Authors: Ruiping Liu, Jingqi Zhang, Junwei Zheng, Yufan Chen, Peter Seungjune Lee, Di Wen, Kunyu Peng, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Katja Mombaur, Rainer Stiefelhagen,
• Abstract要約: 既存のシステムは、ナビゲーションのためにロボットの地上レベルのセンサーのみに頼っている。 これを視点非対称性問題と呼び、それに対応する最初のシステムを示す。 我々のCo-Egoシステムは、ロボット中心の地上センシングとユーザの高次自我中心の視点を統合したデュアルブランチ障害物回避フレームワークを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.24192770389256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Guide dogs offer independence to Blind and Low-Vision (BLV) individuals, yet their limited availability leaves the vast majority of BLV users without access. Quadruped robotic guide dogs present a promising alternative, but existing systems rely solely on the robot's ground-level sensors for navigation, overlooking a critical class of hazards: obstacles that are transparent to the robot yet dangerous at human body height, such as bent branches. We term this the viewpoint asymmetry problem and present the first system to explicitly address it. Our Co-Ego system adopts a dual-branch obstacle avoidance framework that integrates the robot-centric ground sensing with the user's elevated egocentric perspective to ensure comprehensive navigation safety. Deployed on a quadruped robot, the system is evaluated in a controlled user study with sighted participants under blindfold across three conditions: unassisted, single-view, and cross-view fusion. Results demonstrate that cross-view fusion significantly reduces collision times and cognitive load, verifying the necessity of viewpoint complementarity for safe robotic guide dog navigation.
• Abstract（参考訳）: ガイドドッグは、Blind and Low-Vision (BLV)個人に独立性を提供するが、その限られた可用性は、BLVユーザの大部分がアクセスできないままである。 四足歩行ロボットガイドドッグは有望な選択肢だが、既存のシステムはロボットの地上レベルのセンサーに頼っている。 これを視点非対称性問題と呼び、それに対応する最初のシステムを示す。 当社のCo-Egoシステムは,ロボット中心の障害物回避フレームワークを採用し,ロボット中心の地中センシングとユーザの高次エゴセントリックな視点を統合し,包括的ナビゲーションの安全性を確保する。 四足歩行ロボット上に展開されたシステムは、視覚障害者を対象にした制御されたユーザスタディにおいて、3つの条件(非アシスト、シングルビュー、クロスビューフュージョン)で評価される。 その結果、クロスビュー融合は衝突時間と認知負荷を著しく低減し、安全なロボットガイド犬のナビゲーションのための視点相補性の必要性を検証した。

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