論文の概要: Learning Where to Look: Self-supervised Viewpoint Selection for Active Localization using Geometrical Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15593v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 12:32:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 15:01:15.067142
• Title: Learning Where to Look: Self-supervised Viewpoint Selection for Active Localization using Geometrical Information
• Title（参考訳）: 見るべき場所を学習する:幾何学的情報を用いたアクティブな位置決めのための自己教師付き視点選択
• Authors: Luca Di Giammarino, Boyang Sun, Giorgio Grisetti, Marc Pollefeys, Hermann Blum, Daniel Barath,
• Abstract要約: 本稿では, 位置決めの精度を高めるために, 視点選択の重要性を強調し, アクティブな位置決め領域について検討する。 私たちのコントリビューションは、リアルタイム操作用に設計されたシンプルなアーキテクチャ、自己教師付きデータトレーニング方法、および実世界のロボティクスアプリケーションに適した計画フレームワークにマップを一貫して統合する能力による、データ駆動型アプローチの使用に関するものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.10033984296247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate localization in diverse environments is a fundamental challenge in computer vision and robotics. The task involves determining a sensor's precise position and orientation, typically a camera, within a given space. Traditional localization methods often rely on passive sensing, which may struggle in scenarios with limited features or dynamic environments. In response, this paper explores the domain of active localization, emphasizing the importance of viewpoint selection to enhance localization accuracy. Our contributions involve using a data-driven approach with a simple architecture designed for real-time operation, a self-supervised data training method, and the capability to consistently integrate our map into a planning framework tailored for real-world robotics applications. Our results demonstrate that our method performs better than the existing one, targeting similar problems and generalizing on synthetic and real data. We also release an open-source implementation to benefit the community.
• Abstract（参考訳）: 多様な環境における正確なローカライゼーションは、コンピュータビジョンとロボット工学における根本的な課題である。 このタスクは、センサーの正確な位置と方向(通常はカメラ)を所定の空間内で決定する。 伝統的なローカライゼーション手法は、しばしば受動的センシングに依存しており、限られた特徴や動的環境のシナリオで苦労することがある。 そこで本研究では,地域化の精度を高めるために,視点選択の重要性を強調し,活発な地域化の領域について検討する。 私たちのコントリビューションは、リアルタイム操作用に設計されたシンプルなアーキテクチャ、自己教師付きデータトレーニング方法、および実世界のロボティクスアプリケーションに適した計画フレームワークにマップを一貫して統合する能力による、データ駆動型アプローチの使用に関するものです。 以上の結果から,本手法は既存の手法よりも優れた性能を示し,類似の問題を対象とし,合成および実データに基づく一般化を行った。 コミュニティに利益をもたらすためのオープンソース実装もリリースしています。

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