論文の概要: Early Recall, Late Precision: Multi-Robot Semantic Object Mapping under Operational Constraints in Perceptually-Degraded Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10062v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 01:11:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 18:50:13.182589
• Title: Early Recall, Late Precision: Multi-Robot Semantic Object Mapping under Operational Constraints in Perceptually-Degraded Environments
• Title（参考訳）: 早期リコール・後期精度:知覚劣化環境下での操作制約下でのマルチロボットセマンティックオブジェクトマッピング
• Authors: Xianmei Lei, Taeyeon Kim, Nicolas Marchal, Daniel Pastor, Barry Ridge, Frederik Sch\"oller, Edward Terry, Fernando Chavez, Thomas Touma, Kyohei Otsu and Ali Agha
• Abstract要約: 本稿では,この問題を解決するためにEarly Recall, Late Precision (EaRLaP)意味オブジェクトマッピングパイプラインを提案する。 EaRLaPはDARPA Subterranean ChallengeでTeam CoSTARによって使用された。 各種データセット上でのEaRLaPの結果と性能について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.917640567924174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic object mapping in uncertain, perceptually degraded environments during long-range multi-robot autonomous exploration tasks such as search-and-rescue is important and challenging. During such missions, high recall is desirable to avoid missing true target objects and high precision is also critical to avoid wasting valuable operational time on false positives. Given recent advancements in visual perception algorithms, the former is largely solvable autonomously, but the latter is difficult to address without the supervision of a human operator. However, operational constraints such as mission time, computational requirements, mesh network bandwidth and so on, can make the operator's task infeasible unless properly managed. We propose the Early Recall, Late Precision (EaRLaP) semantic object mapping pipeline to solve this problem. EaRLaP was used by Team CoSTAR in DARPA Subterranean Challenge, where it successfully detected all the artifacts encountered by the team of robots. We will discuss these results and performance of the EaRLaP on various datasets.
• Abstract（参考訳）: 探索・救助などの長距離マルチロボット自律探査作業における意味的オブジェクトマッピングは重要かつ困難である。 このようなミッションの間、高いリコールは真のターゲットオブジェクトの欠落を避けるのが望ましいし、偽陽性に対して貴重な運用時間を浪費することを避けるためにも高い精度が重要である。 視覚認識アルゴリズムの最近の進歩を踏まえると、前者は主に自律的に解けるが、後者は人間のオペレーターの監督なしには解決が難しい。 しかし、ミッション時間、計算要求、メッシュネットワーク帯域幅などの運用上の制約は、適切に管理されない限り、オペレータのタスクを無効にすることができる。 本稿では,この問題を解決するためにEarly Recall, Late Precision (EaRLaP)意味オブジェクトマッピングパイプラインを提案する。 earlapはdarpa subterranean challengeでチーム・コスター(team costar)が使用し、ロボットチームが遭遇したすべてのアーティファクトをうまく検出した。 各種データセット上でのEaRLaPの結果と性能について論じる。

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