論文の概要: Learning to Map for Active Semantic Goal Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15648v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 18:01:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 15:23:44.827747
• Title: Learning to Map for Active Semantic Goal Navigation
• Title（参考訳）: アクティブセマンティックゴールナビゲーションのためのマップ作成学習
• Authors: Georgios Georgakis, Bernadette Bucher, Karl Schmeckpeper, Siddharth Singh, Kostas Daniilidis
• Abstract要約: 本稿では,エージェントの視野外のセマンティックマップ生成を積極的に学習する新しいフレームワークを提案する。 我々は、エクスプロイトとエクスプロイトのバランスをとることで、異なる目的をどのように定義できるかを示す。 本手法は,Matterport3Dデータセットによって提供される視覚的に現実的な環境において検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.193928212509356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of object goal navigation in unseen environments. In our view, solving this problem requires learning of contextual semantic priors, a challenging endeavour given the spatial and semantic variability of indoor environments. Current methods learn to implicitly encode these priors through goal-oriented navigation policy functions operating on spatial representations that are limited to the agent's observable areas. In this work, we propose a novel framework that actively learns to generate semantic maps outside the field of view of the agent and leverages the uncertainty over the semantic classes in the unobserved areas to decide on long term goals. We demonstrate that through this spatial prediction strategy, we are able to learn semantic priors in scenes that can be leveraged in unknown environments. Additionally, we show how different objectives can be defined by balancing exploration with exploitation during searching for semantic targets. Our method is validated in the visually realistic environments offered by the Matterport3D dataset and show state of the art results on the object goal navigation task.
• Abstract（参考訳）: 未確認環境におけるオブジェクトゴールナビゲーションの問題点を考察する。 この問題を解決するには,室内環境の空間的・意味的変動を考慮した,文脈的意味的優先順位の学習が不可欠である。 現在の方法は、エージェントの可観測領域に限定された空間表現で動作する目標指向のナビゲーションポリシー機能を通じて、これらの優先順位を暗黙的にエンコードすることを学ぶ。 本研究では,エージェントの視野外の意味マップ生成を積極的に学習し,観察されていない領域における意味クラスに対する不確実性を活用し,長期的目標を決定する新しい枠組みを提案する。 この空間予測戦略により,未知環境において活用可能なシーンにおける意味的優先順位を学習できることを実証する。 さらに,セマンティックターゲットの探索において,探索と搾取のバランスをとることで,異なる目的が定義できることを示す。 本手法はmatterport3dデータセットによって提供される視覚的な実環境において検証され,オブジェクトゴールナビゲーションタスクにおける技術結果を示す。

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