論文の概要: PlaceNav: Topological Navigation through Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17260v3
• Date: Thu, 5 Oct 2023 10:13:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 11:12:50.575569
• Title: PlaceNav: Topological Navigation through Place Recognition
• Title（参考訳）: PlaceNav: 位置認識によるトポロジカルナビゲーション
• Authors: Lauri Suomela, Jussi Kalliola, Harry Edelman, Joni-Kristian K\"am\"ar\"ainen
• Abstract要約: そこで我々はPlaceNavを紹介し、ロボットに依存しない部分をナビゲーション固有の汎用コンピュータビジョンコンポーネントに分割する。 トポロジカルナビゲーションパイプラインのサブゴール選択に視覚的位置認識を利用する。 実験の結果, 室内では76%, 屋外ナビゲーションでは23%, 計算効率が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9382079036818822
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent results suggest that splitting topological navigation into robot-independent and robot-specific components improves navigation performance by enabling the robot-independent part to be trained with data collected by different robot types. However, the navigation methods are still limited by the scarcity of suitable training data and suffer from poor computational scaling. In this work, we present PlaceNav, subdividing the robot-independent part into navigation-specific and generic computer vision components. We utilize visual place recognition for the subgoal selection of the topological navigation pipeline. This makes subgoal selection more efficient and enables leveraging large-scale datasets from non-robotics sources, increasing training data availability. Bayesian filtering, enabled by place recognition, further improves navigation performance by increasing the temporal consistency of subgoals. Our experimental results verify the design and the new model obtains a 76% higher success rate in indoor and 23% higher in outdoor navigation tasks with higher computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 近年,ロボット非依存およびロボット固有成分にトポロジカルナビゲーションを分割することで,ロボット非依存部分を異なるロボットタイプから収集したデータで訓練することにより,ナビゲーション性能が向上することが示唆された。 しかしながら、適切なトレーニングデータの不足により、ナビゲーション手法は依然として制限され、計算スケールの悪さに苦しめられている。 本研究では,ロボットに依存しない部分をナビゲーション固有かつ汎用的なコンピュータビジョンコンポーネントに分割して,placenavを提案する。 トポロジカルナビゲーションパイプラインのサブゴール選択に視覚的位置認識を利用する。 これにより、サブゴア選択の効率が向上し、非ロボットソースからの大規模データセットの活用が可能になり、トレーニングデータの可用性が向上する。 位置認識によって実現されるベイズフィルタは、サブゴールの時間的一貫性を高め、ナビゲーション性能をさらに向上させる。 実験の結果, 室内での成功率は76%, 屋外ナビゲーションで23%, 計算効率が高かった。

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