論文の概要: Better Situational Graphs by Inferring High-level Semantic-Relational Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00401v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 14:54:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 04:28:36.063533
• Title: Better Situational Graphs by Inferring High-level Semantic-Relational Concepts
• Title（参考訳）: 高レベル意味関係概念を推論するより良い状況グラフ
• Authors: Jose Andres Millan-Romera, Hriday Bavle, Muhammad Shaheer, Martin R. Oswald, Holger Voos, and Jose Luis Sanchez-Lopez
• Abstract要約: 低レベル因子グラフから推定できる高レベル意味関係概念を学習するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。 提案手法はS-Graphs+に統合され,シミュレーションと実データの両方で検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.528810470934781
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent works on SLAM extend their pose graphs with higher-level semantic concepts exploiting relationships between them, to provide, not only a richer representation of the situation/environment but also to improve the accuracy of its estimation. Concretely, our previous work, Situational Graphs (S-Graphs), a pioneer in jointly leveraging semantic relationships in the factor optimization process, relies on semantic entities such as wall surfaces and rooms, whose relationship is mathematically defined. Nevertheless, excerpting these high-level concepts relying exclusively on the lower-level factor-graph remains a challenge and it is currently done with ad-hoc algorithms, which limits its capability to include new semantic-relational concepts. To overcome this limitation, in this work, we propose a Graph Neural Network (GNN) for learning high-level semantic-relational concepts that can be inferred from the low-level factor graph. We have demonstrated that we can infer room entities and their relationship to the mapped wall surfaces, more accurately and more computationally efficient than the baseline algorithm. Additionally, to demonstrate the versatility of our method, we provide a new semantic concept, i.e. wall, and its relationship with its wall surfaces. Our proposed method has been integrated into S-Graphs+, and it has been validated in both simulated and real datasets. A docker container with our software will be made available to the scientific community.
• Abstract（参考訳）: SLAMの最近の研究は、それらの間の関係を利用した高レベルな意味概念によるポーズグラフを拡張し、状況/環境のより豊かな表現を提供するだけでなく、その推定精度を向上させる。 具体的には、因子最適化プロセスにおける意味的関係を共同で活用する先駆者であり、数学的に定義されている壁面や部屋のような意味的実体に依存している。 それでも、低レベルなファクタグラフのみに依存するこれらのハイレベルな概念の抜粋は依然として課題であり、現在アドホックなアルゴリズムで行われている。 この制限を克服するため,本研究では,低レベル因子グラフから推測可能な高レベル意味関係概念を学習するためのグラフニューラルネットワーク(gnn)を提案する。 我々は,部屋のエンティティとマッピングされた壁面との関係を,ベースラインアルゴリズムよりも正確に,より計算効率良く推測できることを実証した。 さらに,提案手法の汎用性を示すために,新たな意味概念,すなわち壁とその壁面との関係について述べる。 提案手法はS-Graphs+に統合され,シミュレーションと実データの両方で検証されている。 私たちのソフトウェアを使ったDockerコンテナは、科学コミュニティで利用できます。

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