マルチロボット向け言語ガイド探索におけるセマンティック・エリア・グラフ推論
arXiv cs.RO / 2026/4/20
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要点
- 本論文は、未知環境における言語に導かれたセマンティック探索のために、マルチロボットを協調させる枠組みとしてSemantic Area Graph Reasoning（SAGR）を提案する。
- SAGRはセマンティック占有マップからセマンティック・エリア・グラフを段階的に構築し、部屋の実体、連結性、フロンティアの有無、ロボット状態をLLM推論に適したコンパクトな表現として符号化する。
- LLMは空間構造とタスク文脈に基づいて高レベルなセマンティックな部屋割り当てを行い、幾何学的な実行は決定論的なフロンティア計画と局所ナビゲーションが担う。
- Habitat–Matterport3Dの100シナリオでの実験では、SAGRは最先端の探索手法と競争力を持ちつつ、セマンティック目標の探索効率を大規模環境で最大18.8%改善することを示す。
- この結果は、フロンティアのカバーに留まらず、屋内の複雑なタスクにおいてLLMベース推論とマルチロボット協調をつなぐ有効な手段として、構造化されたセマンティック抽象化の価値を裏付けている。
