HA-VLN 2.0: Benchmark Aperto per la Navigazione Consapevole della Presenza Umana in Ambienti Dinamici

HA-VLN 2.0 stabilisce un benchmark completo per la navigazione basata su visione e linguaggio (VLN) incorporando vincoli specifici di consapevolezza sociale per migliorare la navigazione in ambienti sia discreti che continui. Questo benchmark presenta un compito standardizzato insieme a metriche che valutano l'accuratezza dell'obiettivo e il rispetto dello spazio personale. Comprende il dataset HAPS 2.0 e simulatori che replicano interazioni multi-umane, ambienti esterni e un preciso coordinamento linguaggio-movimento. L'analisi di 16.844 istruzioni socialmente contestualizzate indica un significativo calo delle prestazioni per gli agenti migliori quando si trovano ad affrontare dinamiche umane e osservabilità parziale. Esperimenti con robot reali confermano l'efficacia del trasferimento sim-to-real e una classifica aperta facilita valutazioni trasparenti. I risultati evidenziano che la modellazione sociale esplicita migliora la resilienza della navigazione e minimizza le collisioni, sottolineando l'importanza di strategie incentrate sull'essere umano. Il progetto è disponibile su arXiv.