論文の概要: Navigating to Objects in Unseen Environments by Distance Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03735v1
• Date: Tue, 8 Feb 2022 09:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 00:17:00.952646
• Title: Navigating to Objects in Unseen Environments by Distance Prediction
• Title（参考訳）: 距離予測による見えない環境における物体の移動
• Authors: Minzhao Zhu, Binglei Zhao, Tao Kong
• Abstract要約: 推定距離マップに基づいて経路計画を直接実行可能なオブジェクトゴールナビゲーションフレームワークを提案する。 具体的には,鳥眼のセマンティックマップを入力として,地図セルから対象物までの距離を推定する。 推定距離マップを用いて、エージェントは環境を探索し、人間設計または学習されたナビゲーションポリシーに基づいて対象物に移動することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.023495311387478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object Goal Navigation (ObjectNav) task is to navigate an agent to an object instance in unseen environments. The traditional navigation paradigm plans the shortest path on a pre-built map. Inspired by this, we propose an object goal navigation framework, which could directly perform path planning based on an estimated distance map. Specifically, our model takes a birds-eye-view semantic map as input, and estimates the distance from the map cells to the target object based on the learned prior knowledge. With the estimated distance map, the agent could explore the environment and navigate to the target objects based on either human-designed or learned navigation policy. Empirical results in visually realistic simulation environments show that the proposed method outperforms a wide range of baselines on success rate and efficiency.
• Abstract（参考訳）: object goal navigation(objectnav)タスクは、エージェントを見えない環境でオブジェクトインスタンスにナビゲートすることです。 従来のナビゲーションパラダイムは、構築済みの地図上で最短経路を計画する。 そこで本稿では,推定距離マップに基づいて直接経路計画を行うことのできるオブジェクト目標ナビゲーションフレームワークを提案する。 具体的には,鳥眼のセマンティックマップを入力として,学習した事前知識に基づいて,マップセルから対象物体までの距離を推定する。 推定距離マップにより、エージェントは環境を探索し、人間設計または学習されたナビゲーションポリシーに基づいて対象物に移動することができる。 視覚的に現実的なシミュレーション環境における実験結果から,提案手法は成功率と効率性において,幅広いベースラインを上回ります。

関連論文リスト

• Right Place, Right Time! Towards ObjectNav for Non-Stationary Goals [55.581423861790945]
  本研究では,屋内環境における非定常的かつ隠蔽されたターゲットに対して,ObjectNavタスクに取り組むための新しい手法を提案する。 本稿では,新しいメモリ拡張 LLM ベースのポリシーを用いて,その定式化,実現可能性,ナビゲーションベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T22:33:22Z)
• Interactive Semantic Map Representation for Skill-based Visual Object Navigation [43.71312386938849]
  本稿では,室内環境との相互作用にともなうシーンセマンティックマップの表現について紹介する。 我々はこの表現をSkillTronと呼ばれる本格的なナビゲーション手法に実装した。 提案手法により,ロボット探索の中間目標とオブジェクトナビゲーションの最終目標の両方を形成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T16:30:12Z)
• Object Goal Navigation with Recursive Implicit Maps [92.6347010295396]
  対象目標ナビゲーションのための暗黙的な空間マップを提案する。 提案手法は, 挑戦的なMP3Dデータセット上での技量を著しく上回る。 我々は、実際のロボットにモデルをデプロイし、実際のシーンでオブジェクトゴールナビゲーションの結果を奨励する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T14:21:33Z)
• PEANUT: Predicting and Navigating to Unseen Targets [18.87376347895365]
  新しい環境における効率的なObjectGoalナビゲーション(ObjectNav)は、環境レイアウトにおける空間的および意味的規則性を理解する必要がある。 不完全なセマンティックマップから観測対象の位置を予測し,これらの規則性を学習する手法を提案する。 我々の予測モデルは軽量であり、比較的少量の受動的収集データを用いて教師付きで訓練することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T18:58:58Z)
• Predicting Dense and Context-aware Cost Maps for Semantic Robot Navigation [35.45993685414002]
  本研究では,対象がセマンティックラベルで指定された未知環境における目標ナビゲーションの課題について検討する。 本稿では,意味的コンテキストを暗黙的に含む高コストマップを予測するために,ディープニューラルネットワークアーキテクチャとロス関数を提案する。 また、コストマップ予測のためのセマンティックなヒントを提供するために、アーキテクチャに中間レベルの視覚表現を融合する新しい方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T11:43:19Z)
• Weakly-Supervised Multi-Granularity Map Learning for Vision-and-Language Navigation [87.52136927091712]
  我々は,ロボットエージェントが言語指導によって記述された経路をたどって,環境の中をナビゲートするよう訓練する,現実的かつ困難な問題に対処する。 高精度かつ効率的なナビゲーションを実現するためには,環境オブジェクトの空間的位置と意味情報の両方を正確に表現した地図を構築することが重要である。 より包括的にオブジェクトを表現するために,オブジェクトの細粒度(色,テクスチャなど)とセマンティッククラスの両方を含む多粒度マップを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T04:23:27Z)
• ViKiNG: Vision-Based Kilometer-Scale Navigation with Geographic Hints [94.60414567852536]
  長距離航法には、計画と局所的な移動可能性の推論の両方が必要である。 学習と計画を統合する学習に基づくアプローチを提案する。 ViKiNGは、画像ベースの学習コントローラを利用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T02:14:23Z)
• SOON: Scenario Oriented Object Navigation with Graph-based Exploration [102.74649829684617]
  人間のように3Dエンボディ環境のどこからでも言語ガイドされたターゲットに向かって移動する能力は、インテリジェントロボットの「聖杯」目標の1つです。 ほとんどのビジュアルナビゲーションベンチマークは、ステップバイステップの詳細な命令セットに導かれ、固定された出発点から目標に向かって移動することに焦点を当てている。 このアプローチは、人間だけが物体とその周囲がどのように見えるかを説明する現実世界の問題から逸脱し、ロボットにどこからでも航行を依頼する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T15:01:04Z)
• Object Goal Navigation using Goal-Oriented Semantic Exploration [98.14078233526476]
  本研究は,未確認環境における対象カテゴリーのインスタンスにナビゲートするオブジェクトゴールナビゲーションの問題を研究する。 本稿では,表層的なセマンティックマップを構築し,効率的に環境を探索する「ゴール指向セマンティック探索」というモジュールシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T17:52:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。