論文の概要: Task-relevant Representation Learning for Networked Robotic Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03216v1
• Date: Fri, 6 Nov 2020 07:39:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 05:51:30.067526
• Title: Task-relevant Representation Learning for Networked Robotic Perception
• Title（参考訳）: ネットワーク型ロボット知覚のためのタスク関連表現学習
• Authors: Manabu Nakanoya, Sandeep Chinchali, Alexandros Anemogiannis, Akul Datta, Sachin Katti, Marco Pavone
• Abstract要約: 本稿では,事前学習されたロボット知覚モデルの最終的な目的と協調して設計された感覚データのタスク関連表現を学習するアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは,ロボットの知覚データを競合する手法の最大11倍まで積極的に圧縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.0215744125845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Today, even the most compute-and-power constrained robots can measure complex, high data-rate video and LIDAR sensory streams. Often, such robots, ranging from low-power drones to space and subterranean rovers, need to transmit high-bitrate sensory data to a remote compute server if they are uncertain or cannot scalably run complex perception or mapping tasks locally. However, today's representations for sensory data are mostly designed for human, not robotic, perception and thus often waste precious compute or wireless network resources to transmit unimportant parts of a scene that are unnecessary for a high-level robotic task. This paper presents an algorithm to learn task-relevant representations of sensory data that are co-designed with a pre-trained robotic perception model's ultimate objective. Our algorithm aggressively compresses robotic sensory data by up to 11x more than competing methods. Further, it achieves high accuracy and robust generalization on diverse tasks including Mars terrain classification with low-power deep learning accelerators, neural motion planning, and environmental timeseries classification.
• Abstract（参考訳）: 今日では、最も計算能力に制約のあるロボットでさえ、複雑なデータレートビデオとlidarセンサーストリームを計測できる。 多くの場合、低電力ドローンから宇宙や地下ローバーまで、そのようなロボットは、不確かでない場合や、複雑な知覚やマッピングタスクをローカルで実行できない場合、高ビットの感覚データをリモート計算サーバーに送信する必要がある。 しかし、今日の感覚データの表現は主に人間用に設計されており、ロボットや知覚ではなく、高レベルのロボット作業で不要なシーンの重要でない部分を伝送するために、貴重な計算や無線ネットワークリソースを浪費することが多い。 本稿では,事前学習されたロボット知覚モデルの究極の目的と共設計した知覚データのタスク関連表現を学習するアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムは,ロボットの知覚データを競合する手法の最大11倍まで積極的に圧縮する。 さらに,低消費電力の深層学習アクセラレータを用いた火星地形分類,ニューラルモーション計画,環境時系列分類など,多様なタスクに対する高精度かつ堅牢な一般化を実現している。

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