ThermoAct：ロボットの知覚と意思決定のための、熱に配慮したビジョン・言語・アクション・モデル

arXiv cs.RO / 2026/3/27

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要点

本論文は、人とロボットの協調作業は、非視覚センサを統合することで恩恵を受けられると主張しており、ロボットの安全性と効率性のための重要な信号である熱データが、しかし十分に活用されていない点を強調している。
熱に配慮したビジョン・言語・アクション（VLA）フレームワークを提案し、ビジョン・言語モデル（VLM）を高レベルのプランナーとして機能させることで、自然言語コマンドを解釈し、それをサブタスクへ分解する。
RGB/視覚だけに依存するのではなく熱情報を取り入れることで、ロボットは物理的特性をより適切に認識し、実行中に環境の安全性を能動的に維持できる。
著者らは実世界での実験結果を報告し、このアプローチの実現可能性を検証するとともに、純粋に視覚ベースのシステムと比べてタスク成功率と安全性の向上が見込めること、および改善の方向性を示唆している。

Abstract

近年の人とロボットの協調環境では、安全でより知的なタスク実行を可能にするため、視覚情報以外の多様なセンサーデータを統合することに、関心が高まっています。熱画像データはロボットの安全性や運用効率を高めるうえで重要になり得ますが、これまでの研究ではその統合が比較的見過ごされてきました。本論文では、ロボットのタスク実行に熱情報を取り入れた新しいVision-Language-Action（VLA）フレームワークを提案します。提案システムは、高レベルのプランナーとしてVision-Language Model（VLM）を活用し、複雑な自然言語コマンドを解釈して、それらをより単純なサブタスクへ分解します。このアプローチにより、効率的なデータ収集と、複雑な操作に対する堅牢な推論が可能になります。視覚データのみに依存する従来手法とは異なり、私たちの手法では熱情報を統合することで、ロボットが物理的特性を認識し、環境の安全を能動的に確保できるようにします。実世界のタスクシナリオにおける実験結果により、本提案フレームワークの実現可能性が検証されており、既存の視覚ベースシステムと比べて、タスク成功率と安全性を向上できる可能性が示唆されます。