論文の概要: Multi-Agent Embodied Visual Semantic Navigation with Scene Prior Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09531v1
• Date: Mon, 20 Sep 2021 13:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:33:57.027847
• Title: Multi-Agent Embodied Visual Semantic Navigation with Scene Prior Knowledge
• Title（参考訳）: シーン事前知識を用いたマルチエージェント型視覚セマンティックナビゲーション
• Authors: Xinzhu Liu, Di Guo, Huaping Liu, and Fuchun Sun
• Abstract要約: 視覚的セマンティックナビゲーションでは、ロボットは自我中心の視覚的観察を行い、目標のクラスラベルが与えられる。 既存のモデルのほとんどは単一エージェントナビゲーションにのみ有効であり、より複雑なタスクを完了すると、単一のエージェントは低効率でフォールトトレランスが低い。 本稿では,複数のエージェントが協調して複数の対象物を見つけるマルチエージェント視覚意味ナビゲーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.37872230561632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In visual semantic navigation, the robot navigates to a target object with egocentric visual observations and the class label of the target is given. It is a meaningful task inspiring a surge of relevant research. However, most of the existing models are only effective for single-agent navigation, and a single agent has low efficiency and poor fault tolerance when completing more complicated tasks. Multi-agent collaboration can improve the efficiency and has strong application potentials. In this paper, we propose the multi-agent visual semantic navigation, in which multiple agents collaborate with others to find multiple target objects. It is a challenging task that requires agents to learn reasonable collaboration strategies to perform efficient exploration under the restrictions of communication bandwidth. We develop a hierarchical decision framework based on semantic mapping, scene prior knowledge, and communication mechanism to solve this task. The results of testing experiments in unseen scenes with both known objects and unknown objects illustrate the higher accuracy and efficiency of the proposed model compared with the single-agent model.
• Abstract（参考訳）: 視覚意味ナビゲーションでは、ロボットはエゴセントリックな視覚観察で対象オブジェクトにナビゲートし、対象のクラスラベルが与えられる。 関連する研究の急増を刺激する有意義なタスクである。 しかし、既存のモデルのほとんどは単一エージェントナビゲーションにのみ有効であり、より複雑なタスクを完了すると、単一のエージェントは低効率で耐障害性が低い。 マルチエージェントコラボレーションは効率を向上し、強い応用可能性を持つ。 本稿では,複数のエージェントが協調して複数の対象オブジェクトを探索するマルチエージェント視覚意味ナビゲーションを提案する。 コミュニケーション帯域の制限の下で効率的な探索を行うためには,エージェントが合理的なコラボレーション戦略を学ぶ必要がある。 この課題を解決するために, 意味マッピング, シーン先行知識, コミュニケーション機構に基づく階層的決定フレームワークを開発した。 未知の物体と未知の物体の両方を含む未発見のシーンにおけるテスト実験の結果は、単一エージェントモデルと比較して提案モデルの精度と効率が高かったことを示している。

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