論文の概要: CATNAV: Cached Vision-Language Traversability for Efficient Zero-Shot Robot Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22800v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 04:47:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.313924
• Title: CATNAV: Cached Vision-Language Traversability for Efficient Zero-Shot Robot Navigation
• Title（参考訳）: CATNAV:効率的なゼロショットロボットナビゲーションのためのキャッチビジョンランゲージトラバータビリティ
• Abstract要約: CATNAVはコスト対応のトラバーサビリティナビゲーションフレームワークである。 シーンの新規性を検知し、セマンティックに類似したフレームに対する事前リスクアセスメントを再利用するビジュセマンティックキャッシング機構を導入する。 室内および屋外の非構造環境における四足歩行ロボットのCATNAVの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.247976293510842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Navigating unstructured environments requires assessing traversal risk relative to a robot's physical capabilities, a challenge that varies across embodiments. We present CATNAV, a cost-aware traversability navigation framework that leverages multimodal LLMs for zero-shot, embodiment-aware costmap generation without task-specific training. We introduce a visuosemantic caching mechanism that detects scene novelty and reuses prior risk assessments for semantically similar frames, reducing online VLM queries by 85.7%. Furthermore, we introduce a VLM-based trajectory selection module that evaluates proposals through visual reasoning to choose the safest path given behavioral constraints. We evaluate CATNAV on a quadruped robot across indoor and outdoor unstructured environments, comparing against state-of-the-art vision-language-action baselines. Across five navigation tasks, CATNAV achieves 10 percentage point higher average goal-reaching rate and 33% fewer behavioral constraint violations.
• Abstract（参考訳）: 構造化されていない環境をナビゲートするには、ロボットの身体能力に対するトラバースリスクを評価する必要がある。 CATNAVは,タスク固有のトレーニングを使わずに,マルチモーダルLCMをゼロショットで実施可能なコストマップ生成に活用する,コスト対応トラバーサビリティナビゲーションフレームワークである。 シーンの新規性を検知し、セマンティックに類似したフレームに対する事前リスクアセスメントを再利用し、オンラインVLMクエリを85.7%削減する。 さらに,視覚的推論によって提案を評価可能なVLMベースのトラジェクトリ選択モジュールを導入し,行動制約の最も安全な経路を選択する。 室内および屋外の非構造環境にまたがる四足歩行ロボットにおけるCATNAVの評価を行った。 5つのナビゲーションタスクで、CATNAVは平均目標達成率を10パーセント上回り、行動制約違反を33%減らした。

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