OpenNav：智能轮椅导航的高效零样本 3D 对象检测
计算机视觉与模式识别
2024-08-27 v1
摘要
零样本 3D 对象检测（OV3D）允许实现精确且可扩展的对象识别，这对于适应助理式机器人在所遇多样化环境中的应用至关重要。本文提出 OpenNav，一个基于 RGB-D 图像的零样本 3D 对象检测管道，用于智能轮椅。我们的管道整合了开放词汇 2D 对象检测器与掩码生成器进行语义分割，随后进行深度隔离和点云构建，以创建 3D 边界框。智能轮椅利用这些 3D 边界框识别潜在目标并安全导航。我们通过在 Replica 数据集上的实验演示了 OpenNav 的性能，并报告了使用真实轮椅的初步结果。实验表明，OpenNav 在 Replica 数据集上相对于当前最先进方法显著提升：mAP25 提升 9 分，mAP50 提升 5 分，mAP 方面提升有限。代码已公开：https://github.com/EasyWalk-PRIN/OpenNav。
引用
@article{arxiv.2408.13936,
title = {OpenNav: Efficient Open Vocabulary 3D Object Detection for Smart Wheelchair Navigation},
author = {Muhammad Rameez ur Rahman and Piero Simonetto and Anna Polato and Francesco Pasti and Luca Tonin and Sebastiano Vascon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.13936},
year = {2024}
}
备注
ECCVW