論文の概要: CuriousBot: Interactive Mobile Exploration via Actionable 3D Relational Object Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13338v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 02:39:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:58:41.884322
• Title: CuriousBot: Interactive Mobile Exploration via Actionable 3D Relational Object Graph
• Title（参考訳）: CuriousBot: アクション可能な3Dリレーショナルオブジェクトグラフによるインタラクティブなモバイル探索
• Authors: Yixuan Wang, Leonor Fermoselle, Tarik Kelestemur, Jiuguang Wang, Yunzhu Li,
• Abstract要約: モバイル探索は、ロボット工学における長年の課題である。 アクティブな相互作用による既存のロボット探査アプローチは、しばしばテーブルトップシーンに制限される。 本稿では,多種多様なオブジェクト関係を符号化し,活発な相互作用による探索を可能にする3Dリレーショナルオブジェクトグラフを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.54884302440877
• License:
• Abstract: Mobile exploration is a longstanding challenge in robotics, yet current methods primarily focus on active perception instead of active interaction, limiting the robot's ability to interact with and fully explore its environment. Existing robotic exploration approaches via active interaction are often restricted to tabletop scenes, neglecting the unique challenges posed by mobile exploration, such as large exploration spaces, complex action spaces, and diverse object relations. In this work, we introduce a 3D relational object graph that encodes diverse object relations and enables exploration through active interaction. We develop a system based on this representation and evaluate it across diverse scenes. Our qualitative and quantitative results demonstrate the system's effectiveness and generalization capabilities, outperforming methods that rely solely on vision-language models (VLMs).
• Abstract（参考訳）: 移動探索はロボット工学における長年の課題であるが、現在の手法は主にアクティブな相互作用ではなく、アクティブな知覚に焦点を当てており、ロボットが環境と対話し、完全に探索する能力を制限する。 アクティブな相互作用による既存のロボット探査アプローチは、しばしばテーブルトップシーンに制限され、大きな探索空間、複雑な行動空間、多様な対象関係など、モバイル探索によって生じる固有の課題を無視している。 本研究では,多種多様なオブジェクト関係を符号化し,活発な相互作用による探索を可能にする3Dリレーショナルオブジェクトグラフを提案する。 我々は,この表現に基づくシステムを開発し,多様な場面で評価する。 我々の定性的かつ定量的な結果は、視覚言語モデル(VLM)のみに依存する手法よりも優れたシステムの有効性と一般化能力を示す。

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