Abstract-This paper föreslår en algoritm som gör det möjligt för robotar att effektivt lära sig mänskliga-centrerade modeller av sin miljö från naturliga språkbeskrivningar. Typiska semantiska kartläggningsmetoder förstärker metriska kartor med högre egenskaper hos robotens omgivning (t.ex. platstyp, objektplatser), men använder inte denna information för att förbättra den metriska kartan. Nyheten i vår algoritm ligger i att samla kunskap på hög nivå, förmedlas genom tal, med metrisk information från robotens lågnivåsensorströmmar. Vår metod uppskattar gemensamt en hybridmetrisk, topologisk och semantisk representation av miljön. Denna semantiska graf ger en gemensam ram där vi integrerar begrepp från naturliga språkbeskrivningar (t.ex. etiketter och rumsliga relationer) med metriska observationer från lågnivåsensorer. Vår algoritm upprätthåller effektivt en faktoriserad distribution över semantiska grafer baserat på strömmen av naturligt språk och lågnivåsensorinformation. Vi utvärderar algoritmens prestanda och visar att integreringen av information från naturligt språk ökar den metriska, topologiska och semantiska noggrannheten hos den återvunna miljömodellen.
Vissa metoder REF integrerar språkbeskrivningar för att förbättra representationen men utvidgar inte kartorna baserat på naturligt språk.
Learning Semantic Maps from Natural Language Descriptions
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}