התחברות
תובנה - 로봇 비전 및 내비게이션
효율적인 다중 대역 시간 비디오 필터를 통한 인간-로봇 상호작용 감소
고정 카메라를 통해 장기적이고 단기적인 인간 활동을 효율적으로 감지하여 로봇의 전역 및 지역 경로 계획에 활용할 수 있다.
LLM 기반 공간-객체 관계 지식을 활용한 다중 모달 입력 기반 물체 목표 탐색 성능 향상
본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)에서 추출한 공간-객체 관계 지식을 활용하여 물체 목표 탐색 작업의 효율성을 향상시키는 데이터 기반 모듈식 접근법을 제안한다.
LLM 기반 공간-객체 관계 지식을 활용한 다중 모달 입력 객체 목표 탐색 성능 향상
본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)에서 추출한 공간-객체 관계 지식을 활용하여 다중 모달 입력 기반 객체 목표 탐색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
LLM 기반 공간-객체 관계 지식을 활용한 다중 모달 입력 기반 객체 목표 탐색 성능 향상
본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)에서 추출한 공간-객체 관계 지식을 활용하여 다중 모달 입력 기반 객체 목표 탐색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
가우시안 스플래팅을 활용한 시각적 내비게이션 기술 GaussNav
GaussNav 프레임워크는 3D 가우시안 스플래팅을 활용하여 장면의 기하학적 정보, 의미론적 정보 및 텍스처 정보를 효과적으로 표현하고, 이를 통해 목표 물체를 정확하게 인식하고 효율적으로 내비게이션할 수 있다.
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