零样本主动视觉搜索（ZAVIS）：面向机器人助手的智能物体搜索
机器人学
2023-02-08 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
在本文中，我们关注使用配备视觉传感器（如 RGBD 相机）的移动机器人高效定位以自由形式语言描述的目标物体的问题。常规主动视觉搜索预定义一组待搜索物体，使这些技术在实践中受限。为在主动视觉搜索中提供额外灵活性，我们提出一个系统，用户可使用自由形式语言输入目标指令；我们称此系统为野外主动视觉搜索（AVSW）。AVSW 通过由静态地标（如桌子或床）表示的语义栅格地图来检测并规划搜索用户输入的目标物体。为高效规划物体搜索模式，AVSW 在决定首先访问哪些地标时考虑基于常识知识的共现与预测不确定性。我们在模拟与真实环境中针对 SR（成功率）与 SPL（按路径长度加权的成功率）验证了所提方法。所提方法在模拟场景中相对于 SPL 优于先前方法，平均差距为 0.283。我们进一步在真实世界研究中使用 Pioneer-3AT 机器人演示了 AVSW。
引用
@article{arxiv.2209.08803,
title = {Zero-shot Active Visual Search (ZAVIS): Intelligent Object Search for Robotic Assistants},
author = {Jeongeun Park and Taerim Yoon and Jejoon Hong and Youngjae Yu and Matthew Pan and Sungjoon Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.08803},
year = {2023}
}
备注
To be appear on ICRA 2023