どこに加わるべきか？言語誘導型目標予測によるロボットのグループ参加
Where Should I Join? Robot Group Joining via Language-Guided Goal Prediction
自然言語で指定されたグループにロボットが参加するため、言語条件付きモデルでグループを特定し、人間の隊形事前分布を用いて社会的に適切な参加位置を予測する手法を提案した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Zilin Fang, Zishuo Wang, Gim Hee Lee, David Hsu
分類: cs.RO, cs.AI
原文アブストラクト
Social navigation typically assumes a specified goal and focuses on reaching it while respecting social conventions, whereas robot group joining requires predicting where to join based on the group's real-time activity and formation. This is a highly semantic task, yet an important capability for applications such as robotic guide dogs and autonomous mobility scooters. We formulate language-grounded robot group joining: given an observation and a natural-language description of a target group, the robot identifies the relevant group members and predicts socially compliant joining poses. For grounding, we generate structured candidate subsets through recursive spectral partitioning and rank them with a language-conditioned image--geometry model. Given the grounded group, a goal predictor leverages human-formation priors to produce a multimodal energy--orientation map over feasible robot poses. Experiments on conversations, queues, and audiences across varying group sizes, crowd densities, and visual ambiguities show that our method achieves competitive grounding accuracy with sub-second inference and outperforms all baselines in joining-pose prediction. Real-robot experiments further demonstrate group joining in both static and dynamically changing interactions.
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