Die Autoren präsentieren ein System zur offenen semantischen simultanen Lokalisierung und Kartierung (SLAM), das eine leichtgewichtige Objektrepräsentation verwendet. Kernpunkte sind:
Verwendung von selbstüberwachten DINO-Merkmalen zur Segmentierung und Kodierung von Objekten in Bildern. Die Objektzentroiden im Merkmalsraum dienen als kompakte Darstellung.
Einbindung dieser Objektrepräsentationen in ein probabilistisches grafisches Modell für SLAM, das offene Objektklassen unterstützt. Verschiedene Datenassoziationsmethoden werden untersucht.
Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass das System genauere Trajektorien und vollständigere Karten als bestehende offene und geschlossene Methoden erstellt, bei gleichzeitig geringerem Rechenaufwand.
Das System ermöglicht es Robotern, ihre Umgebung in Bezug auf semantisch bedeutsame Objekte zu verstehen und zu kartieren, was für höhere Autonomie wichtig ist. Der leichtgewichtige Ansatz skaliert besser als dichte Methoden.
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by Kurran Singh... om arxiv.org 04-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.04377.pdfDiepere vragen