論文の概要: Spatial Imagination With Semantic Cognition for Mobile Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03638v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 09:44:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 13:16:39.714382
• Title: Spatial Imagination With Semantic Cognition for Mobile Robots
• Title（参考訳）: 移動ロボットのセマンティック認知による空間的イマジネーション
• Authors: Zhengcheng Shen, Linh K\"astner and Jens Lambrecht
• Abstract要約: 本稿では,モバイルロボットが意味認識に基づく空間的イマジネーションを行うための学習に基づくアルゴリズムを提案する。 写真リアルなシミュレーション環境であるハビタットをトレーニングや評価に活用しています。 この手法が意味マッピングの効率と正確性を向上させることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The imagination of the surrounding environment based on experience and semantic cognition has great potential to extend the limited observations and provide more information for mapping, collision avoidance, and path planning. This paper provides a training-based algorithm for mobile robots to perform spatial imagination based on semantic cognition and evaluates the proposed method for the mapping task. We utilize a photo-realistic simulation environment, Habitat, for training and evaluation. The trained model is composed of Resent-18 as encoder and Unet as the backbone. We demonstrate that the algorithm can perform imagination for unseen parts of the object universally, by recalling the images and experience and compare our approach with traditional semantic mapping methods. It is found that our approach will improve the efficiency and accuracy of semantic mapping.
• Abstract（参考訳）: 経験とセマンティック認知に基づく環境の想像力は、限られた観測範囲を拡張し、マッピング、衝突回避、経路計画のためのより多くの情報を提供する大きな可能性を秘めている。 本稿では,移動ロボットが意味認識に基づく空間的想像力を実現するためのトレーニングベースアルゴリズムを提案し,提案手法の評価を行った。 本研究では,フォトリアリスティックなシミュレーション環境Habitatをトレーニングと評価に利用した。 トレーニングされたモデルは、エンコーダとしてのresent-18とバックボーンとしてのunetで構成されている。 画像や経験をリコールし、従来の意味マッピング手法と比較することにより、オブジェクトの見えない部分の想像力を普遍的に実現できることを実証する。 この手法が意味マッピングの効率と正確性を向上させることが判明した。

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