論文の概要: Enhancing Graph Representation of the Environment through Local and Cloud Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12692v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 08:05:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 15:33:21.972452
• Title: Enhancing Graph Representation of the Environment through Local and Cloud Computation
• Title（参考訳）: ローカルおよびクラウド計算による環境のグラフ表現の強化
• Authors: Francesco Argenziano, Vincenzo Suriani and Daniele Nardi
• Abstract要約: 複数の情報源からロボット環境のセマンティックな表現を提供するグラフベースの表現を提案する。 環境から情報を取得するために、このフレームワークは古典的なコンピュータビジョンツールと現代のコンピュータビジョンクラウドサービスを組み合わせる。 提案手法により、小さなオブジェクトも処理し、環境の意味表現に統合することが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9465623430708905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enriching the robot representation of the operational environment is a challenging task that aims at bridging the gap between low-level sensor readings and high-level semantic understanding. Having a rich representation often requires computationally demanding architectures and pure point cloud based detection systems that struggle when dealing with everyday objects that have to be handled by the robot. To overcome these issues, we propose a graph-based representation that addresses this gap by providing a semantic representation of robot environments from multiple sources. In fact, to acquire information from the environment, the framework combines classical computer vision tools with modern computer vision cloud services, ensuring computational feasibility on onboard hardware. By incorporating an ontology hierarchy with over 800 object classes, the framework achieves cross-domain adaptability, eliminating the need for environment-specific tools. The proposed approach allows us to handle also small objects and integrate them into the semantic representation of the environment. The approach is implemented in the Robot Operating System (ROS) using the RViz visualizer for environment representation. This work is a first step towards the development of a general-purpose framework, to facilitate intuitive interaction and navigation across different domains.
• Abstract（参考訳）: 動作環境のロボット表現を充実させることは,低レベルのセンサ読み取りと高レベルのセマンティック理解のギャップを埋めることを目的とした課題である。 リッチな表現を持つには、しばしば計算的に要求されるアーキテクチャと、ロボットが処理しなければならない日常的なオブジェクトを扱うのに苦労する純粋なポイントクラウドベースの検出システムが必要である。 これらの問題を克服するために,複数のソースからロボット環境を意味的に表現することで,このギャップに対処するグラフ表現を提案する。 実際、環境から情報を取得するために、このフレームワークは古典的なコンピュータビジョンツールとモダンなコンピュータビジョンクラウドサービスを組み合わせることで、オンボードハードウェア上での計算可能性を確保する。 800以上のオブジェクトクラスを持つオントロジー階層を組み込むことで、フレームワークはクロスドメイン適応性を実現し、環境固有のツールの必要性をなくす。 提案されたアプローチにより、小さなオブジェクトも処理でき、それらを環境のセマンティックな表現に統合することができます。 このアプローチは、環境表現にrvizビジュアライザを使用してロボットオペレーティングシステム(ros)に実装されている。 この作業は、直感的なインタラクションと異なるドメイン間のナビゲーションを容易にする汎用フレームワークの開発に向けた第一歩です。

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