Sep, 2020

融合自我定位以实现更真实的点 - 目导航智能体

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TL;DR本文介绍了一种基于视觉位移估计和任务特定导航策略的点目标导航代理，该代理可适应嘈杂的传感器和动作动态，并在 CVPR 2020 Habitat Challenge 的 PointNav 跟踪中获得亚军。
point-goal navigationvisual odometryembodied agentsnoisy action dynamicstask-specific navigation policy
发现论文，激发创造
  • 视觉测距技术在点目标导航中的出人意料有效性

    本研究使用实际噪声模型和视觉里程法，改进了 Habitat PointNav 基准中 PointGoal 导航任务的成功率，成功率从 64.5% 提高到 71.7%，速度提高了 6.4 倍。

    Aug, 2021

  • 在实际环境中学习高效准确导航

    在自主导航的地面机器人领域，现有的研究大多使用真实感的动力学和感知模型，而本篇论文致力于通过在仿真环境中进行端到端的训练，减小模型在现实机器人平台上的差距，并取得了显著的性能和稳健性的提升。

    Jan, 2024

  • 末端具身视觉导航

    提出了一种名为 SLING 的新方法，致力于通过使用神经描述符和简单而有效的切换来改进现有的图像目标导航系统，在图像目标导航基准测试中取得了很大的成功，从而将成功率从 45％提高到 55％。

    Nov, 2022

  • 具身视觉导航的深度学习：一项综述

    综述了目前关于具有各种智能技能的智能机器人在 3D 环境中进行导航的研究领域，着重介绍了在这一领域内的各种高级技能，例如：感知局部观察视觉输入，理解跨模态的指令等等，并探讨了未来的研究方向及挑战。

    Jul, 2021

  • 基于语义和 RGB 自我视角的目标导航

    本文提出了一种使用语义决策使得服务机器人在室内环境中进行导航的架构和方法，使用 GeoSem 映射和以 RGB 为自我视角的相机感知。该方法通过考虑机器人的能动性和场景、物体及其关系的语义表示来指导机器人导航，实验结果表明该方法在游戏化评估中的平均完成时间上优于人类用户。

    Oct, 2022

  • 在真实环境中使用混合策略进行多目标导航

    我们提出了一种混合导航方法，将多对象导航（Multi-ON）任务分解为两个不同的技能：（1）使用经典 SLAM 和符号规划器处理航路点导航，而（2）使用结合监督学习和强化学习训练的深度神经网络处理探索、语义建图和目标检索，我们展示了该方法在模拟和真实环境中相对于端到端方法的优势，并超越了该任务的最先进技术。

    Jan, 2024

  • 通过同时探索和识别实现 3D 感知的物体目标导航

    本文提出了一种基于二个子策略的框架，即 角落导向探索策略 和 类别感知识别策略，用于提高基于 3D 场景表示的目标导航能力，从而大大改善 ObjectNav 的性能，并在 Matterport3D 和 Gibson 数据集上实现最佳表现，同时训练时的计算成本较其他模块化方法降低了 (高达 30 倍)。

    Dec, 2022

  • 学习在复杂环境中导航

    利用增强学习问题和多模态感应输入的辅助深度预测和循环闭环分类任务，可以学习从复杂 3D 迷宫中进行导航并接近人类级别表现

    Nov, 2016

  • 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

  • 基于自我中心视角的未来车辆本体定位技术研究

    本文介绍了一种新颖的方法来同时预测自动驾驶中车辆的位置和规模，这主要是通过使用多流递归神经网络编码器 - 解码器模型来实现，在该模型中，密集的光流加入了捕捉运动和外观变化信息的能力。此外，本文还发现明确建模车辆的未来运动可以提高预测准确性。

    Sep, 2018