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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-02-19 13:30 GCL: Group Competitive Learning for Socially Aware Robot Navigation ○Xinyu Zhang・Tomohito Kawabata・Zishuo Wang・Zhuonan Liu・Ling Xiao（Hokkaido Univ.）  ITS2025-49 IE2025-64 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Social robot navigation requires an understanding of complex scene semantics and strict adherence to human social norms. Although large vision language models (LVLMs) have demonstrated remarkable performance, their high computational cost render them impractical for deployment on resource-constrained robotic platforms. Existing lightweight models often suffer from limited generalization capabilities and struggle to produce stable, socially compliant action decisions. To address these challenges, this paper proposes a Group Competitive Learning (GCL) framework. Our approach leverages two lightweight pretrained VLMs, Qwen2.5-VL-3B and Qwen3-VL-4B, as backbone networks and introduces a competitive cooperative training strategy. This strategy jointly minimizes inter model discrepancies and deviations from ground truth actions, thereby guiding the models toward generating consistent and socially appropriate action commands (e.g., move forward, stop, turn). Specifically, we present a novel group competition learning loss function that integrates competitive learning between models with supervised learning by combining a global semantic loss, distributional regularization loss and a supervision loss. In addition, we propose an asymmetric group optimization that maximizes the performance of two heterogeneous models by introducing asymmetric learning rates. Experimental results on established social navigation benchmarks demonstrate that the proposed method significantly enhances both social compliance and action stability while achieving optimal performance for both models. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Social robot navigation / Small vision language models / Competitive learning / Human-robot interaction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 356, IE2025-64, pp. 55-60, 2026年2月. | |
| 資料番号 | IE2025-64 | |
| 発行日 | 2026-02-12 (ITS, IE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ITS2025-49 IE2025-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITS ITE-MMS ITE-ME ITE-AIT ITE-SIP |
| 開催期間 | 2026-02-19 - 2026-02-20 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 画像処理、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2026-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT-SIP |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | GCL: Group Competitive Learning for Socially Aware Robot Navigation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Social robot navigation |
| キーワード(2)（和/英） | / Small vision language models |
| キーワード(3)（和/英） | / Competitive learning |
| キーワード(4)（和/英） | / Human-robot interaction |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 張 新宇 / Xinyu Zhang / チョウ シンウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川端 智仁 / Tomohito Kawabata / カワバタ トモヒト |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 子碩 / Zishuo Wang / ワン ズーシュウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 劉 倬男 / Zhuonan Liu / リュウ ジョウナン |
| 第4著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 肖 玲 / Ling Xiao / ショウ リン |
| 第5著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-02-19 13:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2025-49, IE2025-64 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.355(ITS), no.356(IE) |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-12 (ITS, IE) |
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