ACME：多文化・多形態のソーシャルナビゲーションデータセット
ACMEは、5カ国8拠点、7種類のロボット形態を用いて収集された大規模マルチモーダルデータセットです。29.35時間のロボット搭載データと43.5時間の上空からの歩行者追跡データを提供し、ロボットの音声対話を含む複雑な社会的シナリオにおける目標駆動型ナビゲーションに焦点を当てています。
このたび、ACME（多文化・多形態ソーシャルナビゲーションデータセット）と名付けられた大規模マルチモーダルデータセットが公開されました。これまでのソーシャルナビゲーションデータセットは、主に単一の文化圏や限られたロボット形態に依存しており、文化、地理、人間とロボットの相互作用の違いを捉える多様性が不足していました。ACMEはこのギャップを埋めるために、5カ国8拠点にわたる大規模なデータ収集を実施し、7種類の異なるロボット形態を使用しました。収集されたデータは、ロボット搭載センサーからの29.35時間のデータと、上空から撮影した43.5時間の歩行者追跡データから構成され、合計72時間以上のマルチモーダルデータとなります。
従来のデータセットとは異なり、ACMEはロボットの音声による明示的な群衆との相互作用を含む複雑な社会的シナリオにおいて、目標駆動型のソーシャルナビゲーション行動を捉えることに重点を置いています。データセットには、3Dおよび2Dシーン特徴、オドメトリ情報、相互作用データ、さらに人手でアノテーションされた歩行者の軌跡ラベルが含まれています。これらは、ナビゲーションポリシーの学習や歩行者軌跡の予測に直接役立ちます。
研究者の利便性を考慮し、ACMEは各センサーモダリティの人間可読データと生のバイナリデータの両方を提供しています。これにより、ユーザーは目的に応じてデータを柔軟に利用できます。研究チームは定性的および定量的分析を通じて、ACMEが従来のデータセットよりも困難なシナリオと幅広い歩行者行動分布を捉えていることを実証しました。
本論文は2026年6月29日付で国際ロボット研究ジャーナル（IJRR）に投稿され、全24ページ、19の図表を含みます。ACMEの公開により、異文化・多様な環境下でのソーシャルナビゲーション研究が大きく前進し、ロボットと人間が共有空間を安全かつ効率的に移動するための基盤が強化されることが期待されます。