距離予測による未知環境におけるオブジェクトへのナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Zhu Minzhao; Zhao Binglei; Kong Tao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217449023246 整理番号：22P0286347

距離予測による未知環境におけるオブジェクトへのナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Navigating to Objects in Unseen Environments by Distance Prediction

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発行年： 2022年02月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

オブジェクトGoal Navigation(ObjectNav)タスクは,事前構築マップなしで,非意味環境におけるオブジェクトカテゴリーにエージェントをナビゲーションすることである。本論文では,意味的に関連したオブジェクトを手がかりとしてターゲットまでの距離を予測することにより,このタスクを解いた。ターゲットオブジェクトに対する推定距離に基づいて,提案手法は,目標に対してより短い経路を持つ可能性が高い最適中期目標を直接選択する。具体的には,学習された知識に基づいて,著者らのモデルは入力として鳥のアイビューの意味マップを取り上げ,フロンティアマップセルからターゲットオブジェクトまでの経路長を推定する。推定距離マップを用いて,エージェントは,同時に環境を探索し,単純な人間設計戦略に基づくターゲットオブジェクトにナビゲートを入れることができる。視覚的に現実的なシミュレーション環境における経験的結果は,提案方法が成功率と効率に関して広範囲の基準線より優れていることを示した。また,実際のロボット実験は,著者らの方法が実世界によく一般化することを証明した。https://www.youtube.com/watch?v=R79pWVGFKS4のビデオ。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , パターン認識

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