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ナビゲーションarXiv:2405.07948

シーン行動マップ:メートル情報なしでナビゲーションするための行動マップ

Scene Action Maps: Behavioural Maps for Navigation without Metric Information

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間取り図や手描きスケッチなどの抽象的な2Dマップから、ナビゲーション行動を表すトポロジカルグラフ(SAM)を学習的に抽出し、四足ロボットでのナビゲーションに活用する手法を提案。

著者: Joel Loo, David Hsu

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Humans are remarkable in their ability to navigate without metric information. We can read abstract 2D maps, such as floor-plans or hand-drawn sketches, and use them to navigate in unseen rich 3D environments, without requiring prior traversals to map out these scenes in detail. We posit that this is enabled by the ability to represent the environment abstractly as interconnected navigational behaviours, e.g., "follow the corridor" or "turn right", while avoiding detailed, accurate spatial information at the metric level. We introduce the Scene Action Map (SAM), a behavioural topological graph, and propose a learnable map-reading method, which parses a variety of 2D maps into SAMs. Map-reading extracts salient information about navigational behaviours from the overlooked wealth of pre-existing, abstract and inaccurate maps, ranging from floor-plans to sketches. We evaluate the performance of SAMs for navigation, by building and deploying a behavioural navigation stack on a quadrupedal robot. Videos and more information is available at: https://scene-action-maps.github.io.

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