論文の概要: Object Goal Navigation Based on Semantics and RGB Ego View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11543v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 19:23:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 15:46:52.236757
• Title: Object Goal Navigation Based on Semantics and RGB Ego View
• Title（参考訳）: セマンティクスとrgb egoビューに基づくオブジェクトゴールナビゲーション
• Authors: Snehasis Banerjee, Brojeshwar Bhowmick, Ruddra Dev Roychoudhury
• Abstract要約: 本稿では,RGBエゴビューを前提として,サービスロボットが屋内環境のセマンティックな意思決定を行えるようにするためのアーキテクチャと方法論を提案する。 ロボットはジオセムマップ(幾何マップと意味マップのリレーショナル組み合わせ)に基づいてナビゲートする。 提案手法は, 平均完了時間に対するゲーミフィケーション評価において, 人間のユーザよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.702784248870522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an architecture and methodology to empower a service robot to navigate an indoor environment with semantic decision making, given RGB ego view. This method leverages the knowledge of robot's actuation capability and that of scenes, objects and their relations -- represented in a semantic form. The robot navigates based on GeoSem map - a relational combination of geometric and semantic map. The goal given to the robot is to find an object in a unknown environment with no navigational map and only egocentric RGB camera perception. The approach is tested both on a simulation environment and real life indoor settings. The presented approach was found to outperform human users in gamified evaluations with respect to average completion time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、RGBエゴビューを前提として、サービスロボットが屋内環境を意味決定でナビゲートするためのアーキテクチャと方法論を提案する。 本手法は,ロボットのアクティベーション能力とシーン,オブジェクト,およびそれらの関係の知識を意味的形式で表現する。 ロボットはジオセムマップ(幾何マップと意味マップのリレーショナル組み合わせ)に基づいてナビゲートする。 ロボットに与えられたゴールは、ナビゲーションマップがなく、自我中心のRGBカメラしか認識できない未知の環境で物体を見つけることである。 この手法はシミュレーション環境と実生活屋内環境の両方でテストされる。 提案手法は, 平均完了時間に対するゲーミフィケーション評価において, 人間のユーザよりも優れていた。

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