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AIDB Daily Papers

ワン!から言葉へ:言葉でコミュニケーションする賢いロボット盲導犬

原題: From Woofs to Words: Towards Intelligent Robotic Guide Dogs with Verbal Communication
著者: Yohei Hayamizu, David DeFazio, Hrudayangam Mehta, Zainab Altaweel, Jacqueline Choe, Chao Lin, Jake Juettner, Furui Xiao, Jeremy Blackburn, Shiqi Zhang
公開日: 2026-03-13 | 分野: LLM ロボティクス 人間 機械学習 エージェント 対話 情報 言語 制御 福祉 システム ナビゲーション

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 視覚障碍者のために、ロボット盲導犬に言語能力を付与する新しい対話システムを開発した。
  • 動的に変化する環境で言語を理解させ、空間認識能力を向上させる点が重要かつ新しい試みである。
  • 実験では、様々な言語化戦略を評価し、ナビゲーションタスクの効率と精度を検証した。

Abstract

Assistive robotics is an important subarea of robotics that focuses on the well-being of people with disabilities. A robotic guide dog is an assistive quadruped robot that helps visually impaired people in obstacle avoidance and navigation. Enabling language capabilities for robotic guide dogs goes beyond naively adding an existing dialog system onto a mobile robot. The novel challenges include grounding language in the dynamically changing environment and improving spatial awareness for the human handler. To address those challenges, we develop a novel dialog system for robotic guide dogs that uses LLMs to verbalize both navigational plans and scenes. The goal is to enable verbal communication for collaborative decision-making within the handler-robot team. In experiments, we conducted a human study to evaluate different verbalization strategies and a simulation study to assess the efficiency and accuracy in navigation tasks.

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