論文の概要: PathPainter: Transferring the Generalization Ability of Image Generation Models to Embodied Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07496v1
• Date: Fri, 08 May 2026 09:33:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.96313
• Title: PathPainter: Transferring the Generalization Ability of Image Generation Models to Embodied Navigation
• Title（参考訳）: PathPainter: 画像生成モデルの一般化能力から身体的ナビゲーションへ
• Authors: Yijin Wang, Yuru Tian, Xijie Huang, Weiqi Gai, Mo Zhu, Xin Zhou, Yuze Wu, Fei Gao,
• Abstract要約: 我々は,BEVイメージをグローバルな先行技術として利用し,地上・近地ロボットプラットフォーム向けに設計されたナビゲーションシステムを提案する。 このシステムは画像生成モデルを用いて、人間の意図を自然言語から解釈し、目的地を特定し、トラバーサビリティマスクを生成する。 実行中,ロボットの視線をBEVマップと整列させ,従来型の視線における長期的ドリフトを緩和するために,クロスビューの局所化を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.050022871709867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bird's-eye-view (BEV) images have been widely demonstrated to provide valuable prior information for navigation. Given the global information provided by such views, two key challenges remain: how to fully exploit this information and how to reliably use it during execution. In this paper, we propose a navigation system that uses BEV images as global priors and is designed for ground and near-ground robotic platforms. The system employs an image generation model to interpret human intent from natural language, identify the target destination, and generate traversability masks. During execution, we introduce cross-view localization to align the robot's odometry with the BEV map and mitigate long-term drift in conventional odometry. We conduct extensive benchmark experiments to evaluate the proposed method and further validate it on a UAV platform. Using only a conventional local motion planner, the UAV successfully completes a 160-meter outdoor long-range navigation task. This work demonstrates how the world-understanding capabilities of foundation models can be transferred to embodied navigation, enabling robots to benefit from the strong generalization ability of existing image generation models.
• Abstract（参考訳）: バードアイビュー (Bird's-eye-view, BEV) 画像はナビゲーションに有用な事前情報を提供するために広く実証されている。 このような見解によって提供されるグローバルな情報を考えると、この情報を完全に活用する方法と、実行時に確実に利用する方法についての2つの大きな課題が残る。 本稿では,BEV画像を用いたナビゲーションシステムを提案する。 このシステムは画像生成モデルを用いて、人間の意図を自然言語から解釈し、目的地を特定し、トラバーサビリティマスクを生成する。 実行中,ロボットの視線をBEVマップと整列させ,従来型の視線における長期的ドリフトを緩和するために,クロスビューの局所化を導入する。 提案手法の評価とUAVプラットフォーム上での検証を行うため,広範囲なベンチマーク実験を行った。 従来のローカルモーションプランナーのみを使用して、UAVは160メートルの屋外長距離ナビゲーションタスクを成功させた。 本研究は,既存の画像生成モデルの強力な一般化能力の恩恵をロボットが受けられるように,基礎モデルの世界的理解能力が具体的ナビゲーションにどのように移行できるかを実証する。

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