要約
ロボットが自然言語のクエリを通じて動的に変化する環境を理解し、ナビゲートできるようにするオンラインのオープンボキャブラリーマッピングシステムであるDualMapを紹介します。
デュアルマップは、変化する環境に対する効率的なセマンティックマッピングと適応性のために設計されており、実際のロボットナビゲーションアプリケーションの重要な要件を満たしています。
提案されているハイブリッドセグメンテーションフロントエンドとオブジェクトレベルのステータスチェックは、以前の方法で必要な費用のかかる3Dオブジェクトのマージを排除し、効率的なオンラインシーンマッピングを可能にします。
デュアルマップ表現は、高レベルの候補選択用のグローバルな抽象マップと、環境の動的な変化を効果的に管理および更新するために、正確な目標を達成するためのローカルコンクリートマップと組み合わせます。
シミュレーションと現実世界の両方のシナリオの両方で広範な実験を通じて、3Dオープンボキャブラリーセグメンテーション、効率的なシーンマッピング、およびオンライン言語誘導ナビゲーションの最先端のパフォーマンスを示します。
要約(オリジナル)
We introduce DualMap, an online open-vocabulary mapping system that enables robots to understand and navigate dynamically changing environments through natural language queries. Designed for efficient semantic mapping and adaptability to changing environments, DualMap meets the essential requirements for real-world robot navigation applications. Our proposed hybrid segmentation frontend and object-level status check eliminate the costly 3D object merging required by prior methods, enabling efficient online scene mapping. The dual-map representation combines a global abstract map for high-level candidate selection with a local concrete map for precise goal-reaching, effectively managing and updating dynamic changes in the environment. Through extensive experiments in both simulation and real-world scenarios, we demonstrate state-of-the-art performance in 3D open-vocabulary segmentation, efficient scene mapping, and online language-guided navigation.
arxiv情報
| 著者 | Jiajun Jiang,Yiming Zhu,Zirui Wu,Jie Song |
| 発行日 | 2025-06-04 17:05:36+00:00 |
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