GaussNav: Gaussian Splatting for Visual Navigation

Główne pojęcia

提案されたGaussNavフレームワークは、3Dガウスプラッティングを活用して、視覚ナビゲーションの性能を飛躍的に向上させます。

Streszczenie

• Abstract:
  • IIN task requires locating a specific object in an unexplored environment.
  • Existing map-based methods lack detailed scene textures representation.
• Introduction:
  • Embodied Artificial Intelligence (EAI) demands exploration, learning, and interaction.
  • Recent advancements in radian field technologies like Neural Radiance Fields and 3D Gaussian Splatting.
• Related Work:
  • ImageGoal Navigation focuses on reaching the location of a goal image accurately.
  • Instance ImageGoal Navigation introduces challenges of identifying specific object instances.
• Methods:
  • GaussNav framework consists of Sub-gaussians Division, Semantic Gaussian Construction, and Gaussian Navigation stages.
• Experiments:
  • Evaluation on HM3D dataset shows significant performance improvement over baselines.
• Efficiency Analysis:
  • GaussNav reduces search space by grouping object instances based on semantic labels.
• Error Analysis:
  • Identified error sources include matching target instances and inaccuracies in goal localization.

Statystyki

提案された方法は、SPLが0.252から0.578に向上しました。

Cytaty

Kluczowe wnioski z

GaussNav

by Xiaohan Lei,... o arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11625.pdf

Głębsze pytania

提案された方法が他の研究とどのように異なりますか？

提案されたGaussNavフレームワークは、Instance ImageGoal Navigation（IIN）タスクにおいて新しいガウシアン・スプラッティング・ナビゲーションを導入しています。このフレームワークは、3D Gaussian Splatting（3DGS）を基盤としており、Semantic Gaussian構築やGaussian Navigationなどの新しい手法を組み合わせています。従来の地図ベースのナビゲーション手法と比較すると、GaussNavは詳細なテクスチャ情報も含めたシーン全体の情報を保持できる点が特長です。また、目標画像から直接目標位置を予測することでIINタスクをより管理しやすいPointGoal Navigationタスクに変換します。