論文の概要: ForesightNav: Learning Scene Imagination for Efficient Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16062v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 14:31:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.809819
• Title: ForesightNav: Learning Scene Imagination for Efficient Exploration
• Title（参考訳）: ForesightNav: 効率的な探索のためのシーンイマジネーションの学習
• Authors: Hardik Shah, Jiaxu Xing, Nico Messikommer, Boyang Sun, Marc Pollefeys, Davide Scaramuzza,
• Abstract要約: 人間の想像力と推論に触発された新しい探索戦略であるForesightNavを提案する。 提案手法は,ロボットエージェントに,未探索領域の占有状況や意味的詳細などの文脈情報を予測する能力を備える。 本研究では,Structured3Dデータセットを用いた想像力に基づくアプローチの有効性を検証し,シーン形状の予測において,正確な占有率予測と優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.49417653636244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding how humans leverage prior knowledge to navigate unseen environments while making exploratory decisions is essential for developing autonomous robots with similar abilities. In this work, we propose ForesightNav, a novel exploration strategy inspired by human imagination and reasoning. Our approach equips robotic agents with the capability to predict contextual information, such as occupancy and semantic details, for unexplored regions. These predictions enable the robot to efficiently select meaningful long-term navigation goals, significantly enhancing exploration in unseen environments. We validate our imagination-based approach using the Structured3D dataset, demonstrating accurate occupancy prediction and superior performance in anticipating unseen scene geometry. Our experiments show that the imagination module improves exploration efficiency in unseen environments, achieving a 100% completion rate for PointNav and an SPL of 67% for ObjectNav on the Structured3D Validation split. These contributions demonstrate the power of imagination-driven reasoning for autonomous systems to enhance generalizable and efficient exploration.
• Abstract（参考訳）: 人間がどのように事前の知識を活用して未知の環境をナビゲートし、探索的な決定を下すかを理解することは、同様の能力を持つ自律ロボットの開発に不可欠である。 本研究では,人間の想像力と推論に触発された新しい探索戦略であるForesightNavを提案する。 提案手法は,ロボットエージェントに,未探索領域の占有状況や意味的詳細などの文脈情報を予測する能力を備える。 これらの予測により、ロボットは意味のある長期航法目標を効率的に選択することができ、目に見えない環境での探索を大幅に強化することができる。 本研究では,Structured3Dデータセットを用いた想像力に基づくアプローチの有効性を検証し,シーン形状の予測において,正確な占有率予測と優れた性能を示す。 実験の結果、このイマジネーションモジュールは未確認環境での探索効率を向上し、PointNavの100%完了率とStructured3D Validationの分割でObjectNavの67%のSPLを達成した。 これらの貢献は、汎用的で効率的な探索を強化するための自律システムに対する想像力駆動推論の力を示している。

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