Vi studerar problemet med att lära sig en navigeringspolicy för en robot för att aktivt söka efter ett objekt av intresse för en inomhusmiljö enbart från dess visuella ingångar. Scendriven visuell navigering har studerats i stor utsträckning, men tidigare insatser för att lära sig navigeringspolicyer för robotar att hitta objekt är begränsade. Problemet är ofta mer utmanande än att hitta målscenen eftersom målobjekten kan vara mycket små i vyn och kan befinna sig i en godtycklig ställning. Vi närmar oss problemet ur ett aktivt uppfattningsperspektiv, och föreslår ett nytt ramverk som integrerar en djup neural nätverk baserad objektigenkänning modul och en djup förstärkning lärande baserad åtgärd förutsägelse mekanism. För att validera vår metod utför vi experiment på både en simuleringsdatauppsättning (AI2-THOR) och en verklig miljö med en fysisk robot. Vi föreslår vidare en ny sönderfallande belöningsfunktion för att lära sig den kontrollpolicy som är specifik för objektsökningsuppgiften. Experimentella resultat validerar effektiviteten i vår metod, vilket överträffar konkurrerande metoder i både genomsnittlig bana längd och framgång.
REF införde ett igenkänningsstyrt paradigm för en robot för att hitta ett målobjekt i inomhusmiljöer.
Active Object Perceiver: Recognition-Guided Policy Learning for Object Searching on Mobile Robots
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}