HabiCrowd：面向人群感知视觉导航的高性能模拟器
计算机视觉与模式识别
2024-07-30 v2
摘要
视觉导航作为具身智能的基础方面，在过去几年中得到了广泛研究。尽管已引入许多 3D 模拟器以支持视觉导航任务，但鲜有工作致力于结合人类动力学，从而在模拟与真实世界应用之间产生了差距。此外，当前结合人类动力学的 3D 模拟器存在若干局限性，尤其是在计算效率方面，而这正是 E-AI 模拟器的重要承诺。为克服这些不足，我们引入了 HabiCrowd，这是首个面向人群感知视觉导航的标准基准，它将人群动力学模型与多样化人类设置集成到逼真环境中。实证评估表明，我们提出的人类动力学模型在避障方面达到了 SOTA 性能，同时与其同类模型相比展现出优越的计算效率。我们利用 HabiCrowd 对人群感知视觉导航任务与人机交互进行了多项全面研究。源代码与数据可在 https://habicrowd.github.io/ 获取。
引用
@article{arxiv.2306.11377,
title = {HabiCrowd: A High Performance Simulator for Crowd-Aware Visual Navigation},
author = {An Dinh Vuong and Toan Tien Nguyen and Minh Nhat VU and Baoru Huang and Dzung Nguyen and Huynh Thi Thanh Binh and Thieu Vo and Anh Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.11377},
year = {2024}
}
备注
Accepted to IROS 2024