Interactive Gibson 基准 (iGibson 0.5)：杂乱环境中交互式导航的基准
机器人学
2021-08-11 v3 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们提出 Interactive Gibson Benchmark，这是首个用于训练和评估交互式导航（Interactive Navigation）的综合基准：即允许甚至鼓励与物体发生物理交互以完成任务的机器人导航策略。例如，机器人可在需要时移动物体以清理出通往目标位置的路径。我们的基准包含两项新要素：1) 一种新的实验设置，即 Interactive Gibson 环境 (iGibson 0.5)，它模拟室内场景的高保真视觉以及机器人和这些场景中常见物体的高保真物理动力学；2) 一组交互式导航度量，可用于研究导航与物理交互之间的相互作用。我们在 Interactive Gibson 中提出并评估了多种基于学习的基线方法，并提供了具有不同导航路径效率与周围物体扰动之间权衡的导航机制见解。我们公开了我们的基准 (https://sites.google.com/view/interactivegibsonenv)，并鼓励来自机器人学所有学科（如规划、学习、控制）的研究人员在 Interactive Gibson 中提出、评估和比较他们的交互式导航解决方案。
引用
@article{arxiv.1910.14442,
title = {Interactive Gibson Benchmark (iGibson 0.5): A Benchmark for Interactive Navigation in Cluttered Environments},
author = {Fei Xia and William B. Shen and Chengshu Li and Priya Kasimbeg and Micael Tchapmi and Alexander Toshev and Li Fei-Fei and Roberto Martín-Martín and Silvio Savarese},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.14442},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 8 figures. Consider citing a newer version (https://arxiv.org/abs/2012.02924) if you are using iGibson