Traversability중급
언어 사전에서 현장 적응까지: 선호 학습 기반 주행 가능성 추정기
연구진은 동결된 비전-언어 모델(VLM) 특징 공간에서 폰 미제스-피셔(vMF) 혼합 프로토타입으로 주행 가능성을 표현하고, 자연어 상대 규칙으로 초기화한 뒤 희소한 상대 이미지 주석으로 미세 조정하는 방법을 제안했다. WayFAST 벤치마크에서 언어 사전 초기화 모델은 HDR 0.5 기준 21.8%로 기존 최고 성능 모델(W-RIZZ)의 22.5%보다 오차율이 낮았고, 적은 주석으로도 빠르게 적응했다. 이 논문은 프리프린트이며, 로봇 플랫폼과 도메인에 따라 다른 주행 가능성 비용을 적은 라벨로 적응시키는 데 의미가 있다.