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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-02-19 13:15 A Multimodal Dataset for Socially Compliant Navigation in Urban Environments ○Zhuonan Liu・Zishuo Wang・Xinyu Zhang・Tomohito Kawabata・Ling Xiao（Hokkaido Univ.）  ITS2025-48 IE2025-63 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Socially compliant navigation requires accurate perception of dynamic pedestrians and structured reasoning over physical and social constraints to generate safe and interpretable behaviors. However, existing social navigation datasets suffer two critical limitations: they lack annotations explaining why an action is taken, resulting in black-box policies, and their action labels are extremely long-tailed, often restricted to narrow crowd densities or environment types. To address these issues, we introduce MUSON, a large-scale multimodal social navigation dataset collected across diverse campus environments, from sparse to crowded and from indoor to outdoor scenes. Built upon a five-tuple Chain-of-Thought framework, MUSON incorporates static obstacles (e.g., railings, lawns, buildings) to ensure physical feasibility and distills continuous actions into six semantically meaningful categories. Balanced sampling further enforces left–right symmetry, producing a rational distribution dominated by straight-ahead motion while preserving sufficient and balanced high-interaction behaviors. Based on the created dataset, we fine-tuned four state-of-the-art multimodal small language models for socially compliant navigation. Experimental Results show that models trained on MUSON achieve superior robustness and cross-scenario generalization, particularly excelling in rare but critical interactive cases, confirming that MUSON provides a high-quality benchmark for developing socially compliant navigation foundation models. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Socially compliant navigation / Multimodal dataset / Chain-of-thought annotation / Small language models / Human-robot interaction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 356, IE2025-63, pp. 49-54, 2026年2月. | |
| 資料番号 | IE2025-63 | |
| 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 | ITS2025-48 IE2025-63 |
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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） | A Multimodal Dataset for Socially Compliant Navigation in Urban Environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Socially compliant navigation |
| キーワード(2)（和/英） | / Multimodal dataset |
| キーワード(3)（和/英） | / Chain-of-thought annotation |
| キーワード(4)（和/英） | / Small language models |
| キーワード(5)（和/英） | / Human-robot interaction |
| 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） | 劉 倬男 / Zhuonan Liu / リュウ ジョウナン |
| 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） | 王 子碩 / Zishuo Wang / オウ シセキ |
| 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） | 張 新宇 / Xinyu Zhang / チョウ シンウ |
| 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） | 川端 智仁 / Tomohito Kawabata / カワバタ トモヒト |
| 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 / ショオ 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 13:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2025-48, IE2025-63 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.355(ITS), no.356(IE) |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-12 (ITS, IE) |
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