論文の概要: Learning Humanoid Navigation from Human Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00416v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 02:59:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.808686
• Title: Learning Humanoid Navigation from Human Data
• Title（参考訳）: 人間のデータからヒューマノイドナビゲーションを学習する
• Authors: Weizhuo Wang, Yanjie Ze, C. Karen Liu, Monroe Kennedy,
• Abstract要約: EgoNavは、人間型ロボットが5時間の歩行データから完全に学習することで、多様な、見えない環境を横断することを可能にするシステムである。 拡散モデルは、過去の軌跡に条件付けられた可塑性将来の軌跡の分布、色、深さ、意味を融合した360度視覚記憶、凍結したDINOv3バックボーンからの映像特徴の分布を予測する。 データセットとトレーニングされたモデルをリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.068761469097193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present EgoNav, a system that enables a humanoid robot to traverse diverse, unseen environments by learning entirely from 5 hours of human walking data, with no robot data or finetuning. A diffusion model predicts distributions of plausible future trajectories conditioned on past trajectory, a 360 deg visual memory fusing color, depth, and semantics, and video features from a frozen DINOv3 backbone that capture appearance cues invisible to depth sensors. A hybrid sampling scheme achieves real-time inference in 10 denoising steps, and a receding-horizon controller selects paths from the predicted distribution. We validate EgoNav through offline evaluations, where it outperforms baselines in collision avoidance and multi-modal coverage, and through zero-shot deployment on a Unitree G1 humanoid across unseen indoor and outdoor environments. Behaviors such as waiting for doors to open, navigating around crowds, and avoiding glass walls emerge naturally from the learned prior. We will release the dataset and trained models. Our website: https://egonav.weizhuowang.com
• Abstract（参考訳）: EgoNavは、ロボットのデータや微調整を使わずに、5時間の歩行データから完全に学習することで、人間型ロボットが多様な、見えない環境を横断することを可能にするシステムである。 拡散モデルは、過去の軌跡に条件付けられた可視的将来の軌跡の分布、色、深さ、意味を融合した360度視覚記憶、そして、深度センサーに見えない外観の手がかりを捉えた、凍ったDINOv3バックボーンからの映像特徴を予測する。 ハイブリッドサンプリング方式は10ステップでリアルタイムな推論を行い、遅延水平制御器は予測された分布から経路を選択する。 EgoNavをオフラインで評価し、衝突回避とマルチモーダルカバレッジにおいてベースラインよりも優れており、また、Unitree G1ヒューマノイド上でのゼロショット展開により、屋内および屋外の環境下でのエゴナブの評価を行う。 ドアが開くのを待つ、群衆のまわりをナビゲートする、ガラスの壁を避けるといった行動は、学習した先行者から自然に現れる。 データセットとトレーニングされたモデルをリリースします。 ウェブサイト:https://egonav.weizhuowang.com

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