論文の概要: LIVIN: Benchmarking Spatial and Embodied Intelligence in Digital Twins of Lived-In Homes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.12069v2
- Date: Fri, 09 Oct 2026 09:46:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-13 04:06:29.208448
- Title: LIVIN: Benchmarking Spatial and Embodied Intelligence in Digital Twins of Lived-In Homes
- Title（参考訳）: LIVIN:生活家庭のデジタル双生児における空間的・身体的知能のベンチマーク
- Abstract要約: LIVINは、30の多様な住まいのデジタル双生児の上に構築された空間的および具体的知能のベンチマークである。
我々は、インスタンス認識、アーキテクチャ再構築、オブジェクト生成と配置を含む、ループ内のヒューマンワークフローを設計する。
LIVINでは3次元検出,3次元再構成,ナビゲーション,ロコ操作の4つのタスクを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.320069514692577
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Realistic household simulation must capture not only diverse environments but also the lived-in object arrangements and spatial constraints that shape robot motion and interaction. Existing resources often trade off scale, real-world correspondence, and interaction readiness, leaving a gap in faithful, interactive replicas of how real homes are actually arranged. To this end, we introduce LIVIN, a benchmark for spatial and embodied intelligence built on digital twins of 30 diverse lived-in homes. These replicas preserve observed room layouts, furniture configurations, and everyday belongings. To construct them, we design a human-in-the-loop workflow comprising instance recognition, architectural reconstruction, and object generation and placement, with intermediate results reviewed and corrected by humans against the source observations at each stage. We evaluate four tasks in LIVIN: 3D detection, 3D reconstruction, navigation, and loco-manipulation. Our evaluations show that current methods remain challenged by the dense object arrangements, occlusions, limited free space, and constrained interaction regions found in realistic lived-in homes. We hope LIVIN will help advance embodied AI in real-world homes, from spatial understanding to robotic interaction, and ultimately bring embodied intelligence into everyday home environments.
- Abstract（参考訳）: 現実的な家庭シミュレーションは、多様な環境だけでなく、ロボットの動きや相互作用を形作るオブジェクトの配置や空間的制約も捉える必要がある。
既存のリソースは、しばしばスケール、現実世界の通信、対話の準備をオフにし、実際の家がどのように配置されているかの忠実で対話的なレプリカのギャップを残します。
この目的のために,30世帯のデジタル双生児を用いた空間的および具体的インテリジェンスのためのベンチマークであるLIVINを紹介する。
これらのレプリカは、観察された部屋のレイアウト、家具の構成、および毎日の持ち物を保存する。
これらを構築するために,各段階の観測結果に対して,人間によってレビュー・修正された中間結果を用いて,インスタンス認識,アーキテクチャ再構築,オブジェクト生成・配置を含むループ内ワークフローを設計する。
LIVINでは3次元検出,3次元再構成,ナビゲーション,ロコ操作の4つのタスクを評価する。
提案手法は, 密集した物体配置, 閉塞, 限られた自由空間, 現実的な住み込み住宅で見られる拘束された相互作用領域により, 現在も課題が残っていることを示す。
LIVINは、空間的理解からロボットのインタラクションに至るまで、現実世界の家庭におけるエンボディドAIの進歩を支援し、最終的には、エンボディドインテリジェンスを日常の家庭環境にもたらすことを願っている。
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