論文の概要: Right Place, Right Time! Dynamizing Topological Graphs for Embodied Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09905v3
• Date: Mon, 10 Mar 2025 22:26:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 19:16:22.963433
• Title: Right Place, Right Time! Dynamizing Topological Graphs for Embodied Navigation
• Title（参考訳）: 正しい場所, 正しい時間! 身体ナビゲーションのためのトポロジカルグラフのダイナミゼーション
• Authors: Vishnu Sashank Dorbala, Bhrij Patel, Amrit Singh Bedi, Dinesh Manocha,
• Abstract要約: 身体的ナビゲーションのタスクは、探索中にシーンのトポロジカルグラフを構築することを伴うことが多い。 我々は、オブジェクト遷移グラフ(OTG)と呼ばれる静的トポロジカルグラフをダイナマイズするために、構造化されたオブジェクト遷移を導入する。 OTGは、人間の習慣にインスパイアされた構造化経路に従って、ポータブルターゲットをシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.581423861790945
• License:
• Abstract: Embodied Navigation tasks often involve constructing topological graphs of a scene during exploration to facilitate high-level planning and decision-making for execution in continuous environments. Prior literature makes the assumption of static graphs with stationary targets, which does not hold in many real-world environments with moving objects. To address this, we present a novel formulation generalizing navigation to dynamic environments by introducing structured object transitions to dynamize static topological graphs called Object Transition Graphs (OTGs). OTGs simulate portable targets following structured routes inspired by human habits. We apply this technique to Matterport3D (MP3D), a popular simulator for evaluating embodied tasks. On these dynamized OTGs, we establish a navigation benchmark by evaluating Oracle-based, Reinforcement Learning, and Large Language Model (LLM)-based approaches on a multi-object finding task. Further, we quantify agent adaptability, and make key inferences such as agents employing learned decision-making strategies generalize better than those relying on privileged oracle knowledge. To the best of our knowledge, ours is the first work to introduce structured temporal dynamism on topological graphs for studying generalist embodied navigation policies. The code and dataset for our OTGs will be made publicly available to foster research on embodied navigation in dynamic scenes.
• Abstract（参考訳）: Embodied Navigationタスクは、しばしば、連続環境における実行のための高レベルな計画と意思決定を容易にするために、探索中にシーンのトポロジグラフを構築することを含む。 以前の文献では、静止目標を持つ静的グラフを仮定しており、移動対象を持つ多くの現実世界環境では保持されない。 そこで本稿では,オブジェクト遷移グラフ(OTG)と呼ばれる静的トポロジグラフをダイナマイズするために,構造化されたオブジェクト遷移を導入することで,ナビゲーションを動的環境に一般化する新しい定式化を提案する。 OTGは、人間の習慣にインスパイアされた構造化経路に従って、ポータブルターゲットをシミュレートする。 本稿では,この手法を具体化タスク評価用シミュレータであるMatterport3D(MP3D)に適用する。 これらのダイナマイズされたOTGに基づいて,多目的探索タスクに対するOracleベース,強化学習,およびLLMベースのアプローチを評価することにより,ナビゲーションベンチマークを確立する。 さらに,エージェント適応性を定量化し,学習した意思決定戦略を採用するエージェントなどの重要な推論を,特権的オラクル知識に依存するエージェントよりも一般化する。 我々の知識を最大限に活用するために、一般のナビゲーションポリシーを研究するために、トポロジカルグラフに構造化時間ダイナミズムを導入する最初の研究である。 OTGのコードとデータセットは公開され、ダイナミックなシーンにおける具体的ナビゲーションの研究を奨励します。

関連論文リスト

• Personalized Instance-based Navigation Toward User-Specific Objects in Realistic Environments [44.6372390798904]
  本稿では,特定の個人オブジェクトの位置と到達を具体化するタスクデノマイトされたパーソナライズされたパーソナライズドインスタンスベースのナビゲーション(PIN)を提案する。 各エピソードにおいて、ターゲットオブジェクトは、中性背景上の視覚的参照画像のセットと手動による注釈付きテキスト記述の2つのモードを使用してエージェントに提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T18:01:09Z)
• SayNav: Grounding Large Language Models for Dynamic Planning to Navigation in New Environments [14.179677726976056]
  SayNavは、Large Language Models(LLM)からの人間の知識を活用して、複雑なナビゲーションタスクを効率的に一般化する新しいアプローチである。 SayNavは最先端の結果を達成し、成功率の点で強烈な地道的な仮定でオラクルベースのベースラインを8%以上上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-08T02:24:37Z)
• Object Goal Navigation with Recursive Implicit Maps [92.6347010295396]
  対象目標ナビゲーションのための暗黙的な空間マップを提案する。 提案手法は, 挑戦的なMP3Dデータセット上での技量を著しく上回る。 我々は、実際のロボットにモデルをデプロイし、実際のシーンでオブジェクトゴールナビゲーションの結果を奨励する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T14:21:33Z)
• A Contextual Bandit Approach for Learning to Plan in Environments with Probabilistic Goal Configurations [20.15854546504947]
  本研究では,静的なオブジェクトだけでなく可動なオブジェクトに対しても,屋内環境を効率的に探索できるオブジェクトナビのためのモジュラーフレームワークを提案する。 我々は,不確実性に直面した場合の楽観性を示すことにより,環境を効率的に探索する。 提案アルゴリズムを2つのシミュレーション環境と実世界の環境で評価し,高いサンプル効率と信頼性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T15:48:54Z)
• Object Memory Transformer for Object Goal Navigation [10.359616364592075]
  本稿では,物体目標ナビゲーション(Nav)のための強化学習手法を提案する。 エージェントは3次元屋内環境をナビゲートし、対象物やシーンの長期観察に基づいて対象物に到達する。 私たちの知る限りでは、ゴール指向ナビゲーションタスクにおけるオブジェクトセマンティクスの長期記憶を利用する最初の作業である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T09:16:56Z)
• SOON: Scenario Oriented Object Navigation with Graph-based Exploration [102.74649829684617]
  人間のように3Dエンボディ環境のどこからでも言語ガイドされたターゲットに向かって移動する能力は、インテリジェントロボットの「聖杯」目標の1つです。 ほとんどのビジュアルナビゲーションベンチマークは、ステップバイステップの詳細な命令セットに導かれ、固定された出発点から目標に向かって移動することに焦点を当てている。 このアプローチは、人間だけが物体とその周囲がどのように見えるかを説明する現実世界の問題から逸脱し、ロボットにどこからでも航行を依頼する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T15:01:04Z)
• ArraMon: A Joint Navigation-Assembly Instruction Interpretation Task in Dynamic Environments [85.81157224163876]
  我々は、収集したオブジェクトを組み立てるビジョン・アンド・ランゲージナビゲーションとオブジェクト参照表現理解を組み合わせることで、新しい共同ナビゲーション・アンド・アセンブリタスク、ArraMonを作成します。 この作業中、エージェントは、複雑で現実的な屋外環境において、自然言語の指示に基づいてナビゲートすることで、異なる対象物を1対1で見つけ、収集するよう依頼される。 我々は,いくつかのベースラインモデル(積分とバイアス)とメトリクス(nDTW, CTC, rPOD, PTC)の結果を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-15T23:30:36Z)
• Object Goal Navigation using Goal-Oriented Semantic Exploration [98.14078233526476]
  本研究は,未確認環境における対象カテゴリーのインスタンスにナビゲートするオブジェクトゴールナビゲーションの問題を研究する。 本稿では,表層的なセマンティックマップを構築し,効率的に環境を探索する「ゴール指向セマンティック探索」というモジュールシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T17:52:32Z)
• ObjectNav Revisited: On Evaluation of Embodied Agents Navigating to Objects [119.46959413000594]
  この文書は、ObjectNavのワーキンググループのコンセンサスレコメンデーションを要約します。 評価基準の微妙だが重要な詳細について推奨する。 CVPR 2020のEmbodied AIワークショップで実施された課題において、これらの推奨事項のインスタンス化について、詳細な説明を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T17:18:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。