CVPRJun, 2021

超越观察：一种 ObjectNav 的方法

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TL;DR本文探究了如何利用多传感器数据融合和最先进的机器学习算法，实现名为视觉语义导航的任务，在不需要先验环境知识的情况下使用自我中心视觉观测来到达属于目标语义类别的物体。我们的方法在 Habitat Challenge 2021 ObjectNav 的 Minival 阶段和 Test-Standard 阶段中，取得了第四名的成绩。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • ObjectNav Revisited: 关于评估具有体验式智能的智能体导航到对象的研究

    研究重新访问 Object-Goal Navigation (ObjectNav) 问题，对任务进行了定义，提出了对评估标准、Agent 的具体参数、以及任务环境等细节的建议，并提供了在 Embodied AI workshop at CVPR 2020 上的具体实例。

    Jun, 2020

  • 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

  • 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

  • 具备场景先验知识的多智能体具身视觉语义导航

    本文提出了一种基于多智能体协作的视觉语义导航方法，通过分层决策框架、场景先验知识和通信机制，可以使多个机器人协同完成探索任务，并在测试实验中表现出与单一智能体模型相比更高的准确性和效率。

    Sep, 2021

  • 不训练你的龙：利用语义前沿进行无需训练的物体目标导航

    该篇论文介绍了一种模块化的训练免费方案，利用经典的 V-SLAM 框架构建结构化场景表示，并注入语义和统计信息，通过感知物体类别和语义信息指导智能体进行探索和导航任务。

    May, 2023

  • 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

  • 基于目标导向语义探索的目标导航

    该研究提出了 Goal-Oriented Semantic Exploration 系统，通过构建基于目标对象类别的情节语义地图来有效探索环境，该模型在模拟环境和移动机器人平台中实现了物体目标导航的优异表现。

    Jul, 2020

  • PEANUT: 预测和导航到未知目标

    本文提出了一种学习环境中空间和语义规律的简单方法，通过从不完整的语义地图中预测未观测对象的位置来实现。该方法可以轻松地使用少量数据进行监督式训练，并可以在没有强化学习的情况下，将模型融入到 ObjectNav 的模块化流程中，该模型在 HM3D 和 MP3D ObjectNav 数据集上取得了最佳成果。

    Dec, 2022

  • SOON: 基于场景的对象导航和基于图形探索

    本研究致力于解决机器人在三维物体场景中远距离导航的问题，通过引入一种新的基于图反向传播的算法提高了导航的准确性并在包括 objective ambiguity 的复杂环境中进行了测试。

    Mar, 2021