論文の概要: BEyond observation: an approach for ObjectNav

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11379v1
• Date: Mon, 21 Jun 2021 19:27:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 14:46:14.621483
• Title: BEyond observation: an approach for ObjectNav
• Title（参考訳）: BEyond Observation: ObjectNavのアプローチ
• Authors: Daniel V. Ruiz, Eduardo Todt
• Abstract要約: 我々は,センサデータ融合と最先端機械学習アルゴリズムが,ビジュアルセマンティックナビゲーション(Visual Semantic Navigation)と呼ばれるEmbodied Artificial Intelligence (E-AI)タスクをどのように実行できるかを探索する。 このタスクは、エゴセントリックな視覚的観察を用いて、環境に関する事前の知識なしに、対象のセマンティッククラスに属するオブジェクトに到達するための自律ナビゲーションで構成されている。 提案手法は,ミニバル相とテストスタンダード相のHabitat Challenge 2021 ObjectNavで4位に達した。
• 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: With the rise of automation, unmanned vehicles became a hot topic both as commercial products and as a scientific research topic. It composes a multi-disciplinary field of robotics that encompasses embedded systems, control theory, path planning, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), scene reconstruction, and pattern recognition. In this work, we present our exploratory research of how sensor data fusion and state-of-the-art machine learning algorithms can perform the Embodied Artificial Intelligence (E-AI) task called Visual Semantic Navigation. This task, a.k.a Object-Goal Navigation (ObjectNav) consists of autonomous navigation using egocentric visual observations to reach an object belonging to the target semantic class without prior knowledge of the environment. Our method reached fourth place on the Habitat Challenge 2021 ObjectNav on the Minival phase and the Test-Standard Phase.
• Abstract（参考訳）: 自動化の台頭とともに、無人車両は商業製品や科学研究のトピックとしてホットな話題となった。 組み込みシステム、制御理論、経路計画、同時ローカライゼーションとマッピング(slam)、シーン再構成、パターン認識を包含する多分野のロボット工学分野を構成する。 本研究では,センサデータ融合と最先端機械学習アルゴリズムが,ビジュアルセマンティックナビゲーション(Visual Semantic Navigation)と呼ばれるEmbodied Artificial Intelligence(E-AI)タスクをどのように実行できるかを探索する。 このタスク、すなわちobject-goal navigation(objectnav)は、エゴセントリックな視覚観察を使用して、環境を事前に知らずにターゲットセマンティクスクラスに属するオブジェクトに到達する自律的なナビゲーションで構成される。 提案手法は,ミニバル相とテストスタンダード相のHabitat Challenge 2021 ObjectNavで4位に達した。

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