object goal navigation | BriefGPT

关键词object goal navigation

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在零样本机器人导航中平衡性能和效率
我们对机器人的目标导航任务中应用的视觉语言前沿地图（VLFM）进行了优化研究。我们评估了各种视觉语言模型、目标检测器、分割模型以及多模态理解和视觉问答模块的效率和性能。在有限的 VRAM 桌面上，我们提出了一个解决方案，它在不丢失重要路径长
PDFa month ago
高效室外物体导航中的隐形推理
在室内、室外甚至未详细规划的环境中，机器人应存在。然而，最近在物体目标导航（OGN）方面的进展主要集中在室内环境中，利用空间和语义线索进行导航，这些线索在室外环境中并不具有普适性。本文介绍了一项新的任务 “OUTDOOR”，提出了一种新的机
PDF10 months ago
递归隐式地图的目标导航
我们在这篇论文中提出了一种隐式空间地图的目标导航方法，使用 transformer 递归更新隐式地图，并通过辅助任务训练模型，以重构显式地图、预测视觉特征、语义标签和动作。我们的方法在挑战性的 MP3D 数据集上显著优于最先进方法，并且在
PDFa year ago
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。
PDFa year ago
一个具有身体的智能代理是否能够找到您的 “猫形杯”？基于 LLM 的零样本目标导航
本文提出了一种新算法 LGX，采用 “语言驱动、零 - shot 方式” 的方法使机器人导航到一个在以前未被探索的环境中描述的目标对象，利用大型语言模型（LLMs）的能力将环境的语义上下文隐式知识映射为机器人运动规划的连续输入来做出导航决策
PDFa year ago
CVPR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
PDF2 years ago
Ask4Help：学习如何利用专家完成具身任务
本文研究使用 Ask4Help 策略允许智能体请求和使用专家援助以提高其性能，并在物体目标导航和房间重排两种场景下得到了实质性的改进。
PDF2 years ago
使用数据正则化 Q-Learning 进行目标导航
该研究使用深度强化学习方法，通过增量构建语义地图和选择长期目标来实现目标导航，并通过数据增强和 Q 函数正则化等方法明显提高了模型性能。
PDF2 years ago
用于物体目标导航的对象记忆变换器
本研究针对三维室内环境目标物体导航，提出了一种基于强化学习方法的 Object Memory Transformer (OMT). 通过本方法在 AI2-THOR 数据集上的实验结果表明，OMT 能够优于以往方法，高效地导航以及实现目标。
PDF2 years ago
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。
PDF3 years ago
ICLRVTNet: 面向对象导航的视觉 Transformer 网络
本文介绍了一种使用视觉转换网络技术的目标导航方法，该方法有效利用场景中各个物体之间的关系和空间位置，以实现方向导航，并通过预训练方案将视觉表示与导航信号进行关联，进一步提高了导航策略的学习效果。实验结果表明，这种方法在 AI2-Thor 等
PDF3 years ago
CVPR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。
PDF4 years ago