論文の概要: Reliable Semantic Understanding for Real World Zero-shot Object Goal Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21926v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 10:37:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:39:43.550698
• Title: Reliable Semantic Understanding for Real World Zero-shot Object Goal Navigation
• Title（参考訳）: 実世界のゼロショット目標ナビゲーションのための信頼性のあるセマンティック理解
• Authors: Halil Utku Unlu, Shuaihang Yuan, Congcong Wen, Hao Huang, Anthony Tzes, Yi Fang,
• Abstract要約: ゼロショットオブジェクトゴールナビゲーション(ZS-OGN)における意味理解の進化に向けた革新的なアプローチを導入する。 本稿では,初期検出のためのGLIPビジョン言語モデルと検証のためのインストラクションBLIPモデルを統合した2成分フレームワークを用いる。 シミュレーションと実世界の双方で厳密にテストした結果,ナビゲーション精度と信頼性が著しく向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.558049910496056
• License:
• Abstract: We introduce an innovative approach to advancing semantic understanding in zero-shot object goal navigation (ZS-OGN), enhancing the autonomy of robots in unfamiliar environments. Traditional reliance on labeled data has been a limitation for robotic adaptability, which we address by employing a dual-component framework that integrates a GLIP Vision Language Model for initial detection and an InstructionBLIP model for validation. This combination not only refines object and environmental recognition but also fortifies the semantic interpretation, pivotal for navigational decision-making. Our method, rigorously tested in both simulated and real-world settings, exhibits marked improvements in navigation precision and reliability.
• Abstract（参考訳）: ゼロショットオブジェクトゴールナビゲーション(ZS-OGN)における意味理解を進化させる革新的なアプローチを導入し、未知の環境でのロボットの自律性を向上する。 従来のラベル付きデータへの依存はロボット適応性の限界であり,初期検出のためのGLIPビジョン言語モデルと検証のためのインストラクションBLIPモデルを統合した2成分フレームワークを用いて対処してきた。 この組み合わせは、オブジェクトと環境の認識を洗練させるだけでなく、ナビゲーションの意思決定において重要な意味論的解釈も強化する。 シミュレーションと実世界の双方で厳密にテストした結果,ナビゲーション精度と信頼性が著しく向上した。

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