Vad är en bra visuell representation för navigering? Vi studerar denna fråga i samband med semantisk visuell navigering, som är problemet med att en robot hittar sin väg genom en tidigare osedd miljö till ett målobjekt, t.ex. Gå till kylskåpet. Istället för att skaffa en metrisk semantisk karta över en miljö och med hjälp av planering för navigering, lär sig vår strategi navigeringspolicy på toppen av representationer som fångar rumslig layout och semantiska kontextuella signaler. Vi föreslår att man använder semantiska segmenterings- och detektionsmasker som observationer som erhållits av toppmoderna datorseendealgoritmer och använder ett djupt nätverk för att lära sig navigeringspolitiken. Tillgången till rättvisa representationer i simulerade miljöer möjliggör gemensam utbildning med hjälp av verkliga och simulerade data och lindrar behovet av domänanpassning eller domän randomisering som vanligen används för att hantera sim-toreal överföring av inlärda policys. Både representationen och navigeringspolicyn kan enkelt tillämpas på verkliga icke-syntetiska miljöer, vilket visas på Active Vision Dataset [1]. Vår strategi når framgångsrikt målet i 54 procent av fallen i outforskade miljöer, jämfört med 46 procent för ett icke-lärandebaserat tillvägagångssätt, och 28 procent för ett lärandebaserat utgångsläge.
REF lär sig navigeringspolicyer baserade på objektdetektorer och semantiska segmenteringsmoduler.
Visual Representations for Semantic Target Driven Navigation
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}