論文の概要: Guided Navigation from Multiple Viewpoints using Qualitative Spatial Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01397v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 00:34:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 05:36:28.015759
• Title: Guided Navigation from Multiple Viewpoints using Qualitative Spatial Reasoning
• Title（参考訳）: 定性的空間推論を用いた多視点誘導ナビゲーション
• Authors: Danilo Perico and Paulo E. Santos and Reinaldo Bianchi
• Abstract要約: 本研究の目的は、感覚障害者ロボットを目標地点に誘導するアルゴリズムを開発することである。 この研究で考慮される主な課題は、自律的なエージェントのグループを考えると、一連のハイレベルなコマンドを生成できるアルゴリズムの開発と評価である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Navigation is an essential ability for mobile agents to be completely autonomous and able to perform complex actions. However, the problem of navigation for agents with limited (or no) perception of the world, or devoid of a fully defined motion model, has received little attention from research in AI and Robotics. One way to tackle this problem is to use guided navigation, in which other autonomous agents, endowed with perception, can combine their distinct viewpoints to infer the localisation and the appropriate commands to guide a sensory deprived agent through a particular path. Due to the limited knowledge about the physical and perceptual characteristics of the guided agent, this task should be conducted on a level of abstraction allowing the use of a generic motion model, and high-level commands, that can be applied by any type of autonomous agents, including humans. The main task considered in this work is, given a group of autonomous agents perceiving their common environment with their independent, egocentric and local vision sensors, the development and evaluation of algorithms capable of producing a set of high-level commands (involving qualitative directions: e.g. move left, go straight ahead) capable of guiding a sensory deprived robot to a goal location.
• Abstract（参考訳）: ナビゲーションは、モバイルエージェントが完全に自律し、複雑なアクションを実行するために必要な機能である。 しかし、世界の限られた(または全く)知覚を持つエージェントや、完全に定義されたモーションモデルがないエージェントのナビゲーション問題は、AIとロボティクスの研究からほとんど注目を集めていない。 この問題に対処する1つの方法は、他の自律的なエージェントに知覚を付与した誘導ナビゲーションを使用することで、それぞれの視点を組み合わせることで、局所化を推測し、知覚不足エージェントを特定の経路を導く適切な命令を導くことができる。 誘導エージェントの物理的および知覚的特性に関する知識が限られているため、このタスクは、人間を含む任意の種類の自律エージェントが適用可能な汎用運動モデルとハイレベルコマンドの使用を可能にする抽象レベルで実行されるべきである。 本研究で考慮される主な課題は,自発的なエージェント群が,自発的,自発的,局所的な視覚センサと共通の環境を認識すれば,知覚を欠いたロボットを目標位置まで導くことのできる,一連の高レベルコマンド(定性的な方向:例えば左へ移動する,直進する)を生成可能なアルゴリズムの開発と評価を行うことである。

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