論文の概要: Semantic-aware Next-Best-View for Multi-DoFs Mobile System in Search-and-Acquisition based Visual Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16507v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 11:01:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 13:59:41.155470
- Title: Semantic-aware Next-Best-View for Multi-DoFs Mobile System in Search-and-Acquisition based Visual Perception
- Title（参考訳）: 検索と取得に基づく視覚知覚におけるマルチDoFsモバイルシステムのセマンティック・アウェア次世代ビュー
- Authors: Xiaotong Yu, Chang-Wen Chen,
- Abstract要約: 可視性ゲインとセマンティックゲインの両方を統一形式で統合した新しい情報ゲインを定式化し、セマンティック・アウェアのNext-Best-Viewを選択する。
提案手法の性能を評価するために, 視点指向性や関心領域(ROI)-完全再構成ボリューム比など, 意味論的に関連するいくつかの再現指標を紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.480581428768854
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Efficient visual perception using mobile systems is crucial, particularly in unknown environments such as search and rescue operations, where swift and comprehensive perception of objects of interest is essential. In such real-world applications, objects of interest are often situated in complex environments, making the selection of the 'Next Best' view based solely on maximizing visibility gain suboptimal. Semantics, providing a higher-level interpretation of perception, should significantly contribute to the selection of the next viewpoint for various perception tasks. In this study, we formulate a novel information gain that integrates both visibility gain and semantic gain in a unified form to select the semantic-aware Next-Best-View. Additionally, we design an adaptive strategy with termination criterion to support a two-stage search-and-acquisition manoeuvre on multiple objects of interest aided by a multi-degree-of-freedoms (Multi-DoFs) mobile system. Several semantically relevant reconstruction metrics, including perspective directivity and region of interest (ROI)-to-full reconstruction volume ratio, are introduced to evaluate the performance of the proposed approach. Simulation experiments demonstrate the advantages of the proposed approach over existing methods, achieving improvements of up to 27.13% for the ROI-to-full reconstruction volume ratio and a 0.88234 average perspective directivity. Furthermore, the planned motion trajectory exhibits better perceiving coverage toward the target.
- Abstract（参考訳）: モバイルシステムを用いた効率的な視覚認識は,特に関心対象の迅速かつ包括的認識が不可欠である探索・救助作業のような未知の環境において重要である。
このような現実世界のアプリケーションでは、関心のあるオブジェクトは複雑な環境に置かれることが多く、視界の最大化のみに基づく「Next Best」ビューの選択が最適である。
知覚の高レベルな解釈を提供するセマンティックスは、様々な知覚タスクに対する次の視点の選択に大きく貢献すべきである。
本研究では、視覚的なゲインとセマンティックゲインの両方を統一形式で統合した新しい情報ゲインを定式化し、セマンティック・アウェアのNext-Best-Viewを選択する。
さらに,マルチ・オブ・フリーダム(Multi-DoFs)移動システムによって支援された複数の利害対象に対する2段階の探索・取得操作を支援するために,終了基準付き適応戦略を設計する。
提案手法の性能を評価するために, 視点指向性や関心領域(ROI)-完全再構成ボリューム比など, 意味論的に関連するいくつかの再現指標を紹介した。
シミュレーション実験により提案手法の利点を実証し,ROI-to-full復元体積比と0.88234平均視点指向性について最大27.13%の改善を実現した。
さらに、計画された運動軌跡は、目標に対してより知覚的なカバレッジを示す。
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