PlaceNav:基于地点识别的拓扑导航
机器人学
2024-03-01 v4 人工智能
机器学习
摘要
近期结果表明,将拓扑导航拆分为机器人无关与机器人相关组件,通过使机器人无关部分能够利用不同类型机器人收集的数据进行训练,可提升导航性能。然而,这些导航方法的性能仍受限于合适训练数据的匮乏,且存在计算扩展性差的问题。本工作中,我们提出PlaceNav,将机器人无关部分进一步细分为导航专用与通用计算机视觉组件。我们利用视觉地点识别(visual place recognition)进行拓扑导航流程中的子目标选择。这使得子目标选择更高效,并能够利用来自非机器人领域的大规模数据集,从而增加训练数据可用性。由地点识别实现的贝叶斯滤波,通过提升子目标的时间一致性进一步改善导航性能。我们的实验结果验证了该设计,新方法在室内导航任务中成功率提升76%,在室外导航任务中提升23%,且计算效率更高。
引用
@article{arxiv.2309.17260,
title = {PlaceNav: Topological Navigation through Place Recognition},
author = {Lauri Suomela and Jussi Kalliola and Harry Edelman and Joni-Kristian Kämäräinen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.17260},
year = {2024}
}
备注
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