REACT: Real-time Efficient Attribute Clustering and Transfer for Updatable 3D Scene Graph

要約

現代の自律ロボットには、洗練されたタスクを実行するために高レベルのマップ表現が必要です。
最近、3Dシーングラフ（3DSG）が、従来のグリッドマップの有望な代替手段として浮上し、効率的なメモリの使用と豊富な機能表現をブレンドしています。
ただし、それらを適用するためのほとんどの努力は、静的な世界に限定されています。
この作業では、リアルタイム属性クラスタリングを効率的に実行し、3DSGでオブジェクトノードを再局在させるフレームワークであるReactを紹介します。
Reactは、トリプレットの損失でトレーニングされた埋め込みモデルを使用して、オブジェクトインスタンスを比較するための新しい方法を採用し、インスタンスのクラスタリングとマッチングを促進します。
実験結果は、Reactが計算効率を維持しながらオブジェクトを再局在させることができることを示しています。
React Frameworkのソースコードは、オープンソースプロジェクトとして利用可能になり、再利用可能で更新可能な3DSGのさらなる進歩を促進します。

要約(オリジナル)

Modern-day autonomous robots need high-level map representations to perform sophisticated tasks. Recently, 3D scene graphs (3DSGs) have emerged as a promising alternative to traditional grid maps, blending efficient memory use and rich feature representation. However, most efforts to apply them have been limited to static worlds. This work introduces REACT, a framework that efficiently performs real-time attribute clustering and transfer to relocalize object nodes in a 3DSG. REACT employs a novel method for comparing object instances using an embedding model trained on triplet loss, facilitating instance clustering and matching. Experimental results demonstrate that REACT is able to relocalize objects while maintaining computational efficiency. The REACT framework’s source code will be available as an open-source project, promoting further advancements in reusable and updatable 3DSGs.

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