論文の概要: One-Shot Informed Robotic Visual Search in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10010v2
• Date: Thu, 3 Sep 2020 07:14:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 05:34:06.913610
• Title: One-Shot Informed Robotic Visual Search in the Wild
• Title（参考訳）: ワンショットインフォームドロボットによる野生の視覚探索
• Authors: Karim Koreitem, Florian Shkurti, Travis Manderson, Wei-Di Chang, Juan Camilo Gamboa Higuera, Gregory Dudek
• Abstract要約: 本研究では,環境モニタリングのための映像データ収集を目的とした水中ロボットナビゲーションの課題について考察する。 現在、フィールドロボットの大多数は、未構造化の自然環境における監視タスクを実行しており、経路追跡を通じて、指定された経路ポイントのシーケンスをナビゲートしている。 そこで本研究では,ロボットの視覚的探索を視覚的類似度演算子を用いて視覚的ナビゲーションを実現する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.604267552742026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the task of underwater robot navigation for the purpose of collecting scientifically relevant video data for environmental monitoring. The majority of field robots that currently perform monitoring tasks in unstructured natural environments navigate via path-tracking a pre-specified sequence of waypoints. Although this navigation method is often necessary, it is limiting because the robot does not have a model of what the scientist deems to be relevant visual observations. Thus, the robot can neither visually search for particular types of objects, nor focus its attention on parts of the scene that might be more relevant than the pre-specified waypoints and viewpoints. In this paper we propose a method that enables informed visual navigation via a learned visual similarity operator that guides the robot's visual search towards parts of the scene that look like an exemplar image, which is given by the user as a high-level specification for data collection. We propose and evaluate a weakly supervised video representation learning method that outperforms ImageNet embeddings for similarity tasks in the underwater domain. We also demonstrate the deployment of this similarity operator during informed visual navigation in collaborative environmental monitoring scenarios, in large-scale field trials, where the robot and a human scientist collaboratively search for relevant visual content.
• Abstract（参考訳）: 環境モニタリングのための科学的関連映像データ収集を目的とした水中ロボットナビゲーションの課題について考察する。 現在、未構造化の自然環境において監視タスクを行うフィールドロボットの大多数は、事前に指定された経路ポイントのシーケンスを追跡する経路をナビゲートする。 このナビゲーション手法は、しばしば必要だが、ロボットには科学者が関連する視覚観察と判断するもののモデルがないため、制限されている。 したがって、ロボットは特定の種類の物体を視覚的に検索することも、事前に特定された方向や視点よりも関連性のあるシーンの一部に注意を集中することもできない。 本稿では,ロボットの視覚探索を映像のように見える部分へ誘導する学習視覚類似度操作によるインフォームドビジュアルナビゲーションを実現する手法を提案する。 本研究では,水中領域における類似タスクに対して,ImageNetの埋め込みよりも優れた映像表現学習手法を提案する。 また,ロボットと人間の科学者が協調して関連する視覚コンテンツを探索する大規模実験において,協調環境モニタリングシナリオにおけるインフォームド・ビジュアルナビゲーションにおけるこの類似性操作の展開を実証した。

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