연구논문
사람 영상에서 학습하는 의미·공간 위험 지도
VLM 사전정보와 영상 기반 likelihood로 공간별 Bayesian 위험 지도를 구성하고 경로 계획에 적용합니다. 사람의 선호와의 정렬 및 후속 계획 활용을 평가합니다. 학습된 상대 위험을 보정된 상해 확률이나 검증된 보호 한계로 해석하면 안 됩니다.
검토 기준일 2026-11-05 · 원출처·서지정보 확인
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- 원문 제목
- Semantic-Metric Bayesian Risk Fields: Learning Robot Safety from Human Videos with a VLM Prior
- 발행처
- arXiv
- 저자
- Chen, Timothy, Dominguez-Kuhne, Marcus, Swann, Aiden, Liu, Xu, Schwager, Mac
- DOI
- 10.48550/arxiv.2512.08233
- 최초 아카이브 등록일
- 2025-12-09
- 원문 언어
- en
- 원출처 국가
- US
- 판본
- v1
- 접근 조건
- 공개 아카이브 서지정보 및 원고
- 출판 상태
- 프리프린트
관련 자료와 기술 해설
자료 개요
VLM 사전정보와 영상 기반 likelihood로 공간별 Bayesian 위험 지도를 구성하고 경로 계획에 적용합니다. 사람의 선호와의 정렬 및 후속 계획 활용을 평가합니다. 학습된 상대 위험을 보정된 상해 확률이나 검증된 보호 한계로 해석하면 안 됩니다.
이용 및 검토
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출처와 판본
Semantic-Metric Bayesian Risk Fields: Learning Robot Safety from Human Videos with a VLM Prior ↗
arXiv · v1
arXiv abstract, authors, submission history and DOI links; first posting 2025-12-09, abstract reviewed in v1. Publisher dates are separate.