Sep, 2024

移动机器人自主探索与大型室内环境的语义更新

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TL;DR本文解决了移动机器人在未知环境中自主探索及语义地图更新的挑战。我们提出了一种结合2D占用网格地图和拓扑图的语义地图表示方法，使得机器人能够有效更新环境变化的语义信息。实验证明，系统能够在93米 x 90米的环境中进行语义建图，并在物体移动后更新地图，具有重要的应用潜力。
发现论文，激发创造
  • 高效高阶条件随机场的语义三维占据地图

    本文提出了一种基于CNN语义分割和CRF模型的三维实时地图生成系统，用于精确和大规模的图像语义建模，并在KITTI数据集上进行了验证并取得了10%的分割准确率提升。

    Jul, 2017

  • 三维实例感知语义映射与三维物体发现

    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

  • 机器人制图、感知和交互的语义学调查

    此篇论文探讨语义在机器人领域中的作用，包括语义的定义及其与机器人行为的联系，同时还关注了在特定领域如制图和导航中使用语义的研究方法和实践应用。

    Jan, 2021

  • 主动语义目标导航的映射学习

    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

  • 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

  • 文物映射: 多模态语义映射用于物体检测和3D定位

    提出一个利用多模态传感器融合的方法，能够在一个已知环境中，通过理解该环境搭配环境地图，准确地检测和定位预设物体和障碍物，并相比于单一的传感器能够更准确地检测远处和近处的障碍物。

    Jul, 2023

  • 基于技能的视觉物体导航的交互式语义地图表示

    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

  • 在室内环境中进行高层语义区域划分而无需物体识别

    通过室内环境中的具身导航，提出了一种语义区域绘图的方法，通过视觉-语言模型向导绘图，将自身场景理解映射到全局框架上，生成具有高级代理知识的语义地图，实现自主地图生成。在逼真模拟器的实验中，该方法在大量基线方法中明显优于基于对象的系统和预训练场景分类器。

    Mar, 2024

  • 基于语言的机器人导航的分层开放词汇三维场景图

    本研究致力于解决大规模环境下对象层次之外的抽象查询对于基于语言引导的机器人导航的难题，通过构建一个层次化的开放词汇三维场景图映射方法（HOV-SG），将先进的开放词汇分割级别地图与自由导航相结合，并在覆盖面积上实现了大小的减少，并且在物体、房间和楼层级别上产生了超过之前基线的开放词汇语义准确度。

    Mar, 2024

  • 一张地图找到所有物体：实时开放词汇映射用于零样本多物体导航

    本研究解决了复杂环境下机器人搜索物体的效率问题，通过引入一种新的基准允许机器人在零样本多物体导航中利用先前搜索的信息。我们提出了一个可重用的开放词汇特征地图，结合概率语义更新方法，提升了对语义特征提取误差的应对能力，并在实测中超越了现有最先进的方法。

    Sep, 2024