PersonNav上級
CSIR、言語的不確実性下の人物探索を効率化、距離と意味情報を確信度で統合
本論文は査読前のプレプリントである。CSIRは、屋内配送ロボットが不確かな自然言語の手掛かりから受取人を探索するPerson Goal Navigation向けに、距離情報と意味情報を話者の確信度で重み付けして経路を計画するフレームワークである。3環境1500シナリオの合成ベンチマークと実機試験で評価し、平均移動効率0.62を達成、距離のみのグラフベース手法(0.22〜0.43)やLLMベースの意味探索(0.52〜0.60)を上回るか匹敵する性能を示した。