대형 멀티모달 모델 기반 모바일 로봇 자율주행을 위한 장면 그래프 공간적 추론 데이터 자동 생성 기법

Q: 이 논문에서 정의한 장면 그래프란 무엇인가?

장면 그래프는 모바일 로봇 자율주행 환경 내 객체, 객체의 속성 및 주행 로봇과의 관계를 그래프 형태로 표현한 공간적 추론 데이터이다. 객체는 클래스와 고유 숫자로 구분되며, 속성은 상대 이동 방향, 카메라 위치, 경계 박스 정보로 구성된다. 관계는 충돌 위험성을 기준으로 정의되며, JSON 형태로 표현된다.

Q: 장면 그래프 기반 공간적 추론 데이터가 모바일 로봇 행동 계획에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 장면 그래프 형태의 공간적 추론 데이터를 대형 멀티모달 모델에 제공하면 기존 방법 대비 더 넓은 범위의 환경 요소를 고려하여 미래 행동 추론 능력이 향상된다. 특히, 객체 선별 과정을 통해 중요한 객체에 집중함으로써 계산 효율성을 높이고 높은 추론 성능을 달성할 수 있다.

김성식; 이재구

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김성식 (국민대학교) 이재구 (국민대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2025년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2025.6

수록면: 2,735 - 2,738 (4page)

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We present a novel method for automatically generating scene graph-based spatial reasoning data for mobile robot autonomous navigation with large multimodal models. Unlike previous approach, our generated dataset involves spatial reasoning data with structured scene graphs over multi view scene images. We further introduce object filtering mechanism to enable the large multimodal model to efficiently focus on critical objects in the driving environment. When the generated spatial reasoning data are provided to GPT-4o for action planning, we observe a 31.7% increase in the average GPT score for evaluating action planning reasoning ability compared to the score obtained using spatial reasoning data from prior work. Overall, we show that leveraging scene graphs with multi view images to capture rich spatial context allows large multimodal models to maintain high reasoning performance even in complex navigation scenarios.

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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093763411

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