論文の概要: Right Place, Right Time! Towards ObjectNav for Non-Stationary Goals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09905v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 22:33:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-18 20:56:05.891435
• Title: Right Place, Right Time! Towards ObjectNav for Non-Stationary Goals
• Title（参考訳）: 非定常目標のためのObjectNavに向けて
• Authors: Vishnu Sashank Dorbala, Bhrij Patel, Amrit Singh Bedi, Dinesh Manocha,
• Abstract要約: 本研究では,屋内環境における非定常的かつ隠蔽されたターゲットに対して,ObjectNavタスクに取り組むための新しい手法を提案する。 本稿では,新しいメモリ拡張 LLM ベースのポリシーを用いて,その定式化,実現可能性,ナビゲーションベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.581423861790945
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We present a novel approach to tackle the ObjectNav task for non-stationary and potentially occluded targets in an indoor environment. We refer to this task Portable ObjectNav (or P-ObjectNav), and in this work, present its formulation, feasibility, and a navigation benchmark using a novel memory-enhanced LLM-based policy. In contrast to ObjNav where target object locations are fixed for each episode, P-ObjectNav tackles the challenging case where the target objects move during the episode. This adds a layer of time-sensitivity to navigation, and is particularly relevant in scenarios where the agent needs to find portable targets (e.g. misplaced wallets) in human-centric environments. The agent needs to estimate not just the correct location of the target, but also the time at which the target is at that location for visual grounding -- raising the question about the feasibility of the task. We address this concern by inferring results on two cases for object placement: one where the objects placed follow a routine or a path, and the other where they are placed at random. We dynamize Matterport3D for these experiments, and modify PPO and LLM-based navigation policies for evaluation. Using PPO, we observe that agent performance in the random case stagnates, while the agent in the routine-following environment continues to improve, allowing us to infer that P-ObjectNav is solvable in environments with routine-following object placement. Using memory-enhancement on an LLM-based policy, we set a benchmark for P-ObjectNav. Our memory-enhanced agent significantly outperforms their non-memory-based counterparts across object placement scenarios by 71.76% and 74.68% on average when measured by Success Rate (SR) and Success Rate weighted by Path Length (SRPL), showing the influence of memory on improving P-ObjectNav performance. Our code and dataset will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,屋内環境における非定常的かつ隠蔽されたターゲットに対して,ObjectNavタスクに取り組むための新しい手法を提案する。 本稿では、このタスクをPortable ObjectNav(P-ObjectNav)と呼び、その定式化、実現可能性、および新しいメモリ拡張 LLM ベースのポリシーを用いたナビゲーションベンチマークを示す。 対象の場所が各エピソードで固定されているObjNavとは対照的に、P-ObjectNavは、対象のオブジェクトがエピソード中に移動する困難なケースに取り組む。 これはナビゲーションに時間に敏感なレイヤを追加し、エージェントが人間中心の環境でポータブルなターゲット(例えば、非配置の財布)を見つける必要があるシナリオに特に関係している。 エージェントは、ターゲットの正確な位置だけでなく、その位置で視覚的な接地を行う時間も見積もる必要がある。 オブジェクト配置の結果を2つのケースで推測することで、この問題に対処する。1つは、配置されたオブジェクトがルーチンやパスに従う場合であり、もう1つはランダムに配置される場合である。 これらの実験のためにMatterport3Dをダイナマイズし、PPOとLCMに基づくナビゲーションポリシーを変更して評価する。 PPOを用いて、ランダムケースのエージェント性能が停滞しているのに対して、ルーチンフォロー環境のエージェントは改善を続けており、ルーチンフォロー対象の配置のある環境では、P-ObjectNavが解決可能であることを推測することができる。 メモリ拡張をLCMベースのポリシーで行うことで,P-ObjectNavのベンチマークを設定した。 我々のメモリ強化エージェントは、P-ObjectNavの性能向上にメモリが与える影響を表わし、Success Rate (SR) とSuccess Rate (SRPL) で測定すると、オブジェクト配置シナリオの平均で71.76%、74.68%の非メモリベースのエージェントよりも大幅に優れています。 コードとデータセットは公開されます。

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