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초록·키워드
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.
본문·목차
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