論文の概要: HabiCrowd: A High Performance Simulator for Crowd-Aware Visual Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11377v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 08:36:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 15:05:09.725534
• Title: HabiCrowd: A High Performance Simulator for Crowd-Aware Visual Navigation
• Title（参考訳）: HabiCrowd: クラウド対応ビジュアルナビゲーションのための高性能シミュレータ
• Authors: An Dinh Vuong, Toan Tien Nguyen, Minh Nhat VU, Baoru Huang, Dzung Nguyen, Huynh Thi Thanh Binh, Thieu Vo, Anh Nguyen
• Abstract要約: 私たちは、クラウド対応ビジュアルナビゲーションのための最初の標準ベンチマークであるHabiCrowdを紹介します。 提案する人間力学モデルは衝突回避における最先端性能を実現する。 我々はHabiCrowdを利用して、クラウド対応視覚ナビゲーションタスクと人間とロボットのインタラクションに関する総合的な研究を行っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.183321602326045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Visual navigation, a foundational aspect of Embodied AI (E-AI), has been significantly studied in the past few years. While many 3D simulators have been introduced to support visual navigation tasks, scarcely works have been directed towards combining human dynamics, creating the gap between simulation and real-world applications. Furthermore, current 3D simulators incorporating human dynamics have several limitations, particularly in terms of computational efficiency, which is a promise of E-AI simulators. To overcome these shortcomings, we introduce HabiCrowd, the first standard benchmark for crowd-aware visual navigation that integrates a crowd dynamics model with diverse human settings into photorealistic environments. Empirical evaluations demonstrate that our proposed human dynamics model achieves state-of-the-art performance in collision avoidance, while exhibiting superior computational efficiency compared to its counterparts. We leverage HabiCrowd to conduct several comprehensive studies on crowd-aware visual navigation tasks and human-robot interactions. The source code and data can be found at https://habicrowd.github.io/.
• Abstract（参考訳）: Embodied AI(E-AI)の基礎的な側面である視覚ナビゲーションは、ここ数年で大きく研究されている。 視覚ナビゲーションタスクをサポートするために多くの3Dシミュレータが導入されたが、人間のダイナミクスを組み合わせるための作業はほとんど行われておらず、シミュレーションと現実世界のアプリケーションの間にギャップが生じた。 さらに、人間の力学を取り入れた現在の3Dシミュレータには、特にE-AIシミュレータの約束である計算効率の面で、いくつかの制限がある。 このような欠点を克服するために、habicrowdを紹介する。habicrowdはクラウドアウェアビジュアルナビゲーションのための最初の標準ベンチマークで、クラウド・ダイナミクスモデルと多様な人間の設定をフォトリアリスティックな環境に統合する。 実験的な評価により,提案モデルが衝突回避における最先端の性能を達成し,計算効率も同等であることを示した。 我々はHabiCrowdを利用して、クラウド対応視覚ナビゲーションタスクと人間とロボットのインタラクションに関する包括的な研究を行っている。 ソースコードとデータはhttps://habicrowd.github.io/にある。

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