我们提出了一种新颖的导航特定的视觉表示学习方法，通过对比代理的自我中心视图和语义地图（Ego$^2$-Map），将地图中的紧凑且丰富的信息转移到代理的自我中心表示中，从而实现室内导航。我们的实验结果表明，采用我们学习到的表示的代理在目标导航中优于最近的视觉预训练方法，并且我们的表示显著改善了连续环境下的视觉和语言导航，在高级和低级行动空间上均取得了 47％的 SR 和 41％的 SPL 的最新最佳结果。

Jul, 2023

本文讨论了智能机器人如何同时理解环境的几何和语义属性，以构建包含物体级别实体和基于点或网格的几何表示的环境地图。作者的系统结合 RGB-D SLAM、深度学习目标检测和 3D 非监督分割等技术，同时构建几何点云模型和包含这些物体模型的地图。

Sep, 2016

本文提出了一种通过主动学习生成语义地图的框架，在未知环境下实现目标物体导航，通过在未观察区域内的语义类别的不确定性进行决策，实现了对场景中语义优先级的学习，并在 Matterport3D 数据库上验证了改进的导航效果。

Jun, 2021

该文提出了一种用于机器人地图实时构建的方法，其中，在实时扫描的同时，使用语义实例识别和多帧数据关联技术来构建基于物体的语义地图。评估结果表明，该方法能够有效地识别和跟踪预测的物体实例，并与最先进的方法竞争。

Mar, 2019

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

使用学习方法的视觉对象导航是移动机器人的关键任务之一，本文介绍了一种在与室内环境进行混合体互动过程中形成的场景语义地图的新表示方法，该方法基于神经网络通过反向或正向图像序列上的预测融合损失值的反向传播来调整分割模型的权重。我们将此表示方法实现到一种名为 SkillTron 的完整导航方法中，该方法可以根据强化学习和基于地图的经典规划方法从端到端策略中选择机器人技能。所提出的方法能够为机器人探索制定中间目标和对象导航制定最终目标，我们在 Habitat 环境中对所提出的方法进行了大量实验，在导航质量指标方面表现出明显的优势，与现有技术方法相比。所开发的代码和使用的自定义数据集可以在 github.com/AIRI-Institute/skill-fusion 上公开获取。

Nov, 2023

通过楼层平面图提取，我们引入了一个两步流程，首先使用一种新颖的多通道占用表示提取室内场景的拓扑图，然后使用自注意力转换器基于对象生成每个房间实例的 CLIP 对齐特征和语义标签。我们在房间分割和分类上的表现超过了当前最先进技术，我们的定性分析和消融研究揭示了联合结构和语义三维场景理解问题的见解。

Apr, 2024

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

使用学习方法，结合语义地图进行室内导航，预测超出视野范围的置信度地图和目标点，模型可根据建筑模式和风格规律在新环境中进行导航，将房间导航任务简化为点导航可提高性能。

Jul, 2020

该论文提出了一种基于联合三维几何和语义理解的新方法来解决计算机视觉中困难的视觉定位问题，该方法使用生成模型进行描述符学习，并在语义场景补全作为辅助任务进行训练，以使得生成的三维描述符具有鲁棒性，并能够实现在极端视角，光照和几何变化下的可靠定位。

Dec, 2017