論文の概要: Feudal Networks for Visual Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12498v2
- Date: Tue, 08 Oct 2024 18:24:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-10 14:28:53.144772
- Title: Feudal Networks for Visual Navigation
- Title（参考訳）: ビジュアルナビゲーションのためのフェイダルネットワーク
- Authors: Faith Johnson, Bryan Bo Cao, Kristin Dana, Shubham Jain, Ashwin Ashok,
- Abstract要約: 封建的学習を用いた視覚ナビゲーションの新しいアプローチを提案する。
各レベルのエージェントはタスクの異なる側面を見て、異なる空間的および時間的スケールで操作する。
得られた封建的なナビゲーションネットワークは、SOTAの性能に近い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1190419149081245
- License:
- Abstract: Visual navigation follows the intuition that humans can navigate without detailed maps. A common approach is interactive exploration while building a topological graph with images at nodes that can be used for planning. Recent variations learn from passive videos and can navigate using complex social and semantic cues. However, a significant number of training videos are needed, large graphs are utilized, and scenes are not unseen since odometry is utilized. We introduce a new approach to visual navigation using feudal learning, which employs a hierarchical structure consisting of a worker agent, a mid-level manager, and a high-level manager. Key to the feudal learning paradigm, agents at each level see a different aspect of the task and operate at different spatial and temporal scales. Two unique modules are developed in this framework. For the high-level manager, we learn a memory proxy map in a self supervised manner to record prior observations in a learned latent space and avoid the use of graphs and odometry. For the mid-level manager, we develop a waypoint network that outputs intermediate subgoals imitating human waypoint selection during local navigation. This waypoint network is pre-trained using a new, small set of teleoperation videos that we make publicly available, with training environments different from testing environments. The resulting feudal navigation network achieves near SOTA performance, while providing a novel no-RL, no-graph, no-odometry, no-metric map approach to the image goal navigation task.
- Abstract（参考訳）: 視覚ナビゲーションは、人間が詳細な地図なしでナビゲートできる直感に従う。
一般的なアプローチは、トポロジグラフを構築しながら、計画に使用できるノードで画像を作成する、インタラクティブな探索である。
最近のバリエーションは受動的ビデオから学び、複雑なソーシャルおよびセマンティックな手がかりを使ってナビゲートすることができる。
しかし、かなりの数のトレーニングビデオが必要であり、大きなグラフが利用され、また、オドメトリーが活用されているため、シーンが見えない。
本稿では,労働者エージェント,中間管理職,上級管理職からなる階層構造を取り入れた封建的学習を用いた視覚ナビゲーション手法を提案する。
封建的な学習パラダイムの鍵となるのは、各レベルのエージェントがタスクの異なる側面を見て、異なる空間的および時間的スケールで操作することである。
このフレームワークでは2つのユニークなモジュールが開発されている。
高レベルのマネージャに対しては、自己教師付きでメモリプロキシマップを学習し、学習された潜伏空間における事前観測を記録し、グラフやオードメトリの使用を避ける。
中級管理者に対しては、ローカルナビゲーション中に人間の経路選択を模倣した中間部分ゴールを出力するウェイポイントネットワークを開発する。
このウェイポイントネットワークは、テスト環境とは異なるトレーニング環境で、私たちが公開している、新しい小さな遠隔操作ビデオを使って事前トレーニングされています。
得られた封建的ナビゲーションネットワークは、画像目標ナビゲーションタスクに対して、新規なno-RL、no-graph、no-odometry、no-metric mapアプローチを提供しながら、SOTAの性能に近い。
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