論文の概要: IPPON: Common Sense Guided Informative Path Planning for Object Goal Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19697v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 17:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:40.495131
• Title: IPPON: Common Sense Guided Informative Path Planning for Object Goal Navigation
• Title（参考訳）: IPPON:オブジェクトゴールナビゲーションのための共通センスガイドインフォーマティブパス計画
• Authors: Kaixian Qu, Jie Tan, Tingnan Zhang, Fei Xia, Cesar Cadena, Marco Hutter,
• Abstract要約: 本稿では,新しい情報経路計画法と3次元オブジェクト確率マッピング手法を提案する。 マッピングモジュールはセマンティックセグメンテーションとベイズフィルタによって関心対象の確率を計算する。 我々のプランナーはゼロショットアプローチに従っているが、2023年のHabitat ObjectNav Challengeにおいて、Path Length(SPL)とSoft SPLが重み付けしたSuccessによって測定された最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.979481250363584
• License:
• Abstract: Navigating efficiently to an object in an unexplored environment is a critical skill for general-purpose intelligent robots. Recent approaches to this object goal navigation problem have embraced a modular strategy, integrating classical exploration algorithms-notably frontier exploration-with a learned semantic mapping/exploration module. This paper introduces a novel informative path planning and 3D object probability mapping approach. The mapping module computes the probability of the object of interest through semantic segmentation and a Bayes filter. Additionally, it stores probabilities for common objects, which semantically guides the exploration based on common sense priors from a large language model. The planner terminates when the current viewpoint captures enough voxels identified with high confidence as the object of interest. Although our planner follows a zero-shot approach, it achieves state-of-the-art performance as measured by the Success weighted by Path Length (SPL) and Soft SPL in the Habitat ObjectNav Challenge 2023, outperforming other works by more than 20%. Furthermore, we validate its effectiveness on real robots. Project webpage: https://ippon-paper.github.io/
• Abstract（参考訳）: 探索されていない環境でオブジェクトに効率的にナビゲートすることは、汎用知能ロボットにとって重要なスキルである。 このオブジェクトゴールナビゲーション問題に対する最近のアプローチは、古典的な探索アルゴリズム、特にフロンティア探索と学習されたセマンティックマッピング/探索モジュールを統合するモジュール戦略を受け入れている。 本稿では,新しい情報経路計画法と3次元オブジェクト確率マッピング手法を提案する。 マッピングモジュールはセマンティックセグメンテーションとベイズフィルタによって関心対象の確率を計算する。 さらに、共通のオブジェクトの確率を格納し、大きな言語モデルから常識に基づく探索を意味的に導く。 プランナーは、現在の視点が関心の対象として高い信頼性で特定された十分なボクセルをキャプチャしたとき、終了する。 我々のプランナーはゼロショットアプローチに従っているが、2023年のHabitat ObjectNav ChallengeでPath Length(SPL)とSoft SPLが重み付けしたSuccessによって測定された最先端のパフォーマンスを達成し、他の作品よりも20%以上向上している。 さらに,実際のロボット上での有効性を検証する。 プロジェクトWebページ:https://ippon-paper.github.io/

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