Sep, 2019

大规模拓扑导航的本地控制扩展

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TL;DR我们提出了一种直观的解决方案，通过准确测量本地控制器的能力，可以实现可伸缩且稳健的大规模视觉拓扑导航，同时在大规模环境中实现轨迹跟随和规划的最新结果，并且该方法可以很好地推广到真实机器人和新环境上，而无需重新培训或微调。
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发现论文，激发创造
  • 神经拓扑 SLAM 用于视觉导航

    本文研究图像目标导航问题，提出了一种基于拓扑表示法、语义特征和监督学习算法的解决方案，在视觉和物理仿真实验中部署该算法，与现有方法相比，在长时间任务中呈现出 50％以上的相对提高。

    May, 2020

  • 使用 Transformer 的拓扑规划实现视觉语言导航

    本文介绍了一种基于模块化方法的视觉和语言导航技术，使用拓扑地图和注意机制来生成导航计划，并通过低级动作执行控制器实现。实验证明，该方法在自由遍历环境下优于以往的端到端方法。

    Dec, 2020

  • 变分端到端导航和定位

    通过扩展端到端驾驶网络、定义新颖的可变网络，将深度学习应用于自动驾驶领域，使自动驾驶汽车在没有 GPS 数据的情况下能够执行点对点导航和概率定位，同时给出了汽车可能采取行动的完整概率分布，并能够在观察到的视觉道路拓扑图和地图之间建立的对应关系基础上，进行粗略姿势定位。

    Nov, 2018

  • 基于行为的图形定位网络的视觉导航

    本文介绍一种基于图神经网络和卷积 / 循环神经网络实现的原始行为分解的、使用拓扑地图进行视觉导航的新方法，并在 Gibson 模拟器中验证了其在已知和未知环境中导航的性能优于相关基准线。

    Mar, 2019

  • 大规模实时视觉惯性定位重访

    本文提出了一种基于图像的定位方法，使用本地特征和稀疏的三维模型进行全球规模的离线和在线实时客户端姿态融合，实现低延迟本地化查询，证明了该方法在大规模模型上的有效性。

    Jun, 2019

  • 无人地面车辆定位的高效神经映射

    通过训练神经网络来实现全球本地化并应用于实际机器人场景，在二维平面中限制问题并大幅增加训练数据，可以得到紧凑的模型，实现了数厘米的定位精度，并在无人地面车上应用进行路径导航任务。

    Nov, 2022

  • 视觉与语言导航中的数据生成扩展

    通过构建大规模数据集，研究了语言引导的视觉导航中各个组成部分对代理性能的影响，并通过简单模仿学习将现有代理的性能推向了一个显著的新高度，成功率达到了 80％，并将在已见和未见环境中导航的泛化差距降低到不到 1％。

    Jul, 2023

  • 从单一遍历中学习可部署的千米级导航策略

    通过单次覆盖遍历记录数据，提出了一种有效地在移动机器人上快速学习面向目标导航策略的方法，并且能够在实际机器人上成功地部署，同时能够处理测试时的环境外观差异。

    Jul, 2018

  • DeepNav: 学习在大城市中导航

    DeepNav 是一个基于卷积神经网络（CNN）的算法，使用城市街景图像实现导航；使用 10 个城市图形和超过 100 万个街景图像组织的数据集，提出了 3 种监督学习方法，并表明可以使用 A * 搜索在城市图中生成学习的监督。

    Jan, 2017

  • 将算法规划和深度学习相融合用于部分可观测导航

    提出了一种机器人系统的新方法，其中一个较大系统的每个构件都表示为可微分的程序，即深度神经网络，应用到一个具有挑战性的部分可观测机器人导航任务中。在预测性模拟实验中，成功训练 Navigation Networks（NavNets）来解决这个具有挑战性的部分可观察的导航任务。

    Jul, 2018