LINGO-Space：面向空间的语言条件增量式定位
机器人学
2024-07-03 v1 人工智能
计算与语言
计算机视觉与模式识别
摘要
我们旨在解决空间上定位指代空间的复合指令的问题：空间定位。与当前的实例定位相比，空间定位具有挑战性，原因在于识别离散表达式所指位置的不适定性以及指代表达式的组合歧义性。因此，我们提出了一种新颖的概率空间定位方法（LINGO-Space），该方法能够准确识别所指空间的概率分布，并利用可配置的极分布，根据后续的指代表达式对其进行增量更新。我们的评估表明，使用极分布进行估计使机器人能够通过 个桌面操作基准测试成功定位位置。我们还表明，更新分布有助于定位方法准确地缩小所指空间。最后，我们通过仿真操作和真实的四足机器人导航任务，展示了空间定位的鲁棒性。代码和视频可在 https://lingo-space.github.io 获取。
引用
@article{arxiv.2402.01183,
title = {LINGO-Space: Language-Conditioned Incremental Grounding for Space},
author = {Dohyun Kim and Nayoung Oh and Deokmin Hwang and Daehyung Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.01183},
year = {2024}
}
备注
Accepted by AAAI 2024