environment representation | BriefGPT

关键词environment representation

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具有通用高斯喷洒的强化学习
通过在 RoboMimic 环境中验证，本研究提出一个名为 GSRL 的创新广义高斯喷洒框架作为强化学习任务的表征，相比基线方法在多个任务上提高了 10％，44％和 15％的性能，是首次尝试将可泛化的 3DGS 作为强化学习的表征。
PDF4 months ago
GridMM：视觉语言导航的网格存储映射
通过构建自上而下的自我中心网格记忆地图 (GridMM) 来结构化所访问的环境，并提出了一种指令关联聚合方法来捕捉每个网格区域的细粒度视觉线索，实验证明该方法的优越性。
PDFa year ago
结构化室内环境中机器人导航的高级情境图
本文提出了一个名为 S-Graphs + 的环境感知模型，它由五层优化图组成，包括度量层、关键帧层、度量 - 语义层、新颖房间层和新颖地板层，该模型可以提高机器人的位姿估计和室内环境信息提取的性能，从而扩展机器人的情景感知能力。
PDF2 years ago
ICCVEMPNet: 使用嵌入式记忆点的神经定位与建图
本文研究了使用内存模块进行环境表示的方法，其中包括利用卷积神经网络提取点嵌入并将其刚性对齐，从而提高智能体的自主能力和准确性。
PDF5 years ago
基于语义网格的短期预测与多摄像头融合
本文提出并评估了一种新型架构，该架构生成一种自我中心的，基于网格的，预测性和语义可解释的环境表示。通过多个相机流的空间 - 时间融合，深度编码器 - 解码器网络被训练来将这些视图融合为一个统一的语义网格表示，并预测其周围环境的动态。
PDF5 years ago
将自然语言导航指令翻译为行为机器人导航的高级计划
利用深度学习模型，结合自然语言处理和机器人导航，使用关注模型以及环境的拓扑表示，将自由形式的自然语言指令翻译成行为机器人高级计划，能够显著优化传统方法的表现，并且探讨了环境地图作为知识库来促进自由形式导航指令翻译的可能性。
PDF6 years ago