論文の概要: Long-HOT: A Modular Hierarchical Approach for Long-Horizon Object Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15908v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 05:30:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 17:08:28.447592
• Title: Long-HOT: A Modular Hierarchical Approach for Long-Horizon Object Transport
• Title（参考訳）: Long-HOT: 長距離物体輸送のためのモジュラ階層的アプローチ
• Authors: Sriram Narayanan, Dinesh Jayaraman, Manmohan Chandraker
• Abstract要約: 我々は、時間的拡張ナビゲーションのための新しいオブジェクトトランスポートタスクと新しいモジュラーフレームワークを提案することで、長距離探査と航法を具現化する上で重要な課題に対処する。 私たちの最初の貢献は、深層探査と長期計画に焦点を当てた新しいLong-HOT環境の設計である。 重み付けされたフロンティアの助けを借りて探索を行うために,シーンのトポロジカルグラフを構築するモジュラー階層輸送ポリシー(HTP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.06265788137443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address key challenges in long-horizon embodied exploration and navigation by proposing a new object transport task and a novel modular framework for temporally extended navigation. Our first contribution is the design of a novel Long-HOT environment focused on deep exploration and long-horizon planning where the agent is required to efficiently find and pick up target objects to be carried and dropped at a goal location, with load constraints and optional access to a container if it finds one. Further, we propose a modular hierarchical transport policy (HTP) that builds a topological graph of the scene to perform exploration with the help of weighted frontiers. Our hierarchical approach uses a combination of motion planning algorithms to reach point goals within explored locations and object navigation policies for moving towards semantic targets at unknown locations. Experiments on both our proposed Habitat transport task and on MultiOn benchmarks show that our method significantly outperforms baselines and prior works. Further, we validate the effectiveness of our modular approach for long-horizon transport by demonstrating meaningful generalization to much harder transport scenes with training only on simpler versions of the task.
• Abstract（参考訳）: 我々は、時間的拡張ナビゲーションのための新しいオブジェクトトランスポートタスクと新しいモジュラーフレームワークを提案することにより、長距離探査と航法における重要な課題に対処する。 私たちの最初の貢献は、エージェントが目標の場所に、ロード制約とコンテナへのオプションアクセスを伴い、目的のオブジェクトを効率的に見つけて取り出す必要がある、深層探査とロングホリゾン計画に焦点を当てた、新しいロングホットな環境の設計です。 さらに,重み付けされたフロンティアの助けを借りて探索を行うために,シーンのトポロジカルグラフを構築するモジュラー階層輸送ポリシー(htp)を提案する。 我々の階層的なアプローチは、探索された場所内のポイントゴールに到達するための動き計画アルゴリズムと、未知の場所におけるセマンティックターゲットに向かうためのオブジェクトナビゲーションポリシーを組み合わせています。 提案したHabitatトランスポートタスクとMultiOnベンチマークの両方の実験により,本手法がベースラインと先行作業を大幅に上回ることを示す。 さらに,作業の単純バージョンのみをトレーニングすることで,より複雑な輸送シーンに有意義な一般化を示すことによって,長距離輸送に対するモジュール方式の有効性を検証する。

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