論文の概要: Reasoning with Scene Graphs for Robot Planning under Partial Observability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10432v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 18:45:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 10:58:11.168749
• Title: Reasoning with Scene Graphs for Robot Planning under Partial Observability
• Title（参考訳）: 部分可観測性を考慮したロボット計画のためのシーングラフによる推論
• Authors: Saeid Amiri, Kishan Chandan, Shiqi Zhang
• Abstract要約: 我々は,ロボットが視覚的文脈情報で推論できるロボット計画のためのシーン解析アルゴリズムを開発した。 シミュレーションで複数の3D環境と実際のロボットが収集したデータセットを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.121002367542985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robot planning in partially observable domains is difficult, because a robot needs to estimate the current state and plan actions at the same time. When the domain includes many objects, reasoning about the objects and their relationships makes robot planning even more difficult. In this paper, we develop an algorithm called scene analysis for robot planning (SARP) that enables robots to reason with visual contextual information toward achieving long-term goals under uncertainty. SARP constructs scene graphs, a factored representation of objects and their relations, using images captured from different positions, and reasons with them to enable context-aware robot planning under partial observability. Experiments have been conducted using multiple 3D environments in simulation, and a dataset collected by a real robot. In comparison to standard robot planning and scene analysis methods, in a target search domain, SARP improves both efficiency and accuracy in task completion. Supplementary material can be found at https://tinyurl.com/sarp22
• Abstract（参考訳）: ロボットが現在の状態を推定し、同時にアクションを計画する必要があるため、部分的に観察可能な領域でのロボット計画が難しい。 ドメインが多くのオブジェクトを含む場合、オブジェクトとその関係を推論することで、ロボットの計画がさらに困難になる。 本稿では,ロボットが不確実性の下で長期的目標を達成するための視覚的コンテキスト情報で推論できる,SARP(Scene Analysis for Robot Planning)アルゴリズムを提案する。 SARPは、異なる位置から撮影した画像を用いて、シーングラフ、オブジェクトとその関係の因子的表現を構築し、部分的可観測性の下でコンテキスト対応ロボット計画を可能にする。 シミュレーションで複数の3D環境と実際のロボットが収集したデータセットを用いて実験を行った。 標準的なロボット計画法やシーン解析法と比較して、ターゲット探索領域では、SARPはタスク完了時の効率と精度の両方を改善している。 補足資料はhttps://tinyurl.com/sarp22にある。

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