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Semantic Path Planning for Indoor Navigation Tasks Using Multi-View Context and Prior Knowledge Multi-View Context와 사전지식을 이용한 실내 내비게이션 작업을 위한 의미 경로 계획

Jianbing WU, Weibo HUANG, Guoliang HUA, Wanruo ZHANG, Risheng KANG, Hong LIU

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요약 :

최근 DRL(심층 강화 학습) 방법은 목표 기반 실내 탐색 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 그러나 환경의 풍부한 의미론적 정보는 여전히 이전 접근 방식에서 완전히 활용되지 않습니다. 또한 기존 방법은 일반적으로 대상 기반 탐색 작업에서 훈련 장면이나 개체에 과적합되는 경향이 있어 보이지 않는 환경에 일반화하기 어렵습니다. 인간은 자신이 보는 대상을 인식하고 경험을 통해 대상 대상의 가능한 위치를 추론할 수 있기 때문에 새로운 장면에 쉽게 적응할 수 있습니다. 이에 착안하여 Multi-View Context 정보와 Prior semantic Knowledge를 이용한 MVC-PK라는 DRL 기반의 target-driven navigation 모델을 제안한다. 대상 개체의 의미 레이블에만 의존하며 로봇이 기하 지도를 사용하지 않고 대상을 찾을 수 있습니다. 환경에서 의미론적 맥락 정보를 인식하기 위해 객체 감지기를 활용하여 다중 뷰 관찰에 존재하는 객체를 감지합니다. 실내 이동 로봇의 의미론적 추론 능력을 가능하게 하기 위해 사전 지식을 통합하기 위해 Graph Convolutional Network도 사용됩니다. 제안된 MVC-PK 모델은 AI2-THOR 시뮬레이션 환경에서 평가된다. 결과는 MVC-PK가 (1) 교차 장면 및 교차 대상 일반화 능력을 크게 향상시키고 (2) 성공률(SR) 및 성공 가중치(SPL)에서 각각 15.2% 및 11.0% 증가하는 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E106-D No.5 pp.756-764
발행일
2023/05/01
공개일
2022/01/20
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2022DLP0033
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Deep Learning Technologies: Architecture, Optimization, Techniques, and Applications)
범주
포지셔닝 및 탐색

작성자

Jianbing WU
  Peking University
Weibo HUANG
  Peking University
Guoliang HUA
  Peking University
Wanruo ZHANG
  Peking University
Risheng KANG
  Department of Mechanical Engineering
Hong LIU
  Peking University

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