要約
ロボットは、海洋探査や環境監視などの多くの作業に不可欠な部分になりつつあります。
しかし、水中環境には、高圧、限られた視界、機器に損傷を与える可能性のある過酷な条件など、多くの課題があります。
現実世界での実験は費用がかかり、実行が難しい場合があります。
したがって、実際の現実世界のコンテキスト内で水中ロボットの最適な機能を確保するには、同等の環境で水中ロボットのパフォーマンスをシミュレートすることが不可欠です。OysterSim は、海洋環境内のオブジェクトのフォトリアリスティックな画像とセグメンテーション マスクを生成し、水中コンピュータ ビジョンに貴重なトレーニング データを提供します。
アプリケーション。
ChatGPT を水中シミュレーションに統合することで、ユーザーは複雑なコーディングを行わずに、自分の考えを簡単に伝達し、望ましい水中環境を直感的に作成できます。
\invis{さらに、研究者は、シミュレーションでさまざまな水中条件にわたってアルゴリズムを評価することで、大幅な時間とコストの節約を実現できます。} ChatSim の目的は、大規模言語モデル (LLM) をシミュレーション環境 ~ (OysterSim) と統合し、直接実行できるようにすることです。
自然言語入力によるシミュレート環境の制御。
この進歩により、水中シミュレーションの機能が大幅に強化され、海洋探査やより広範な科学研究の取り組みに広範なメリットがもたらされます。
要約(オリジナル)
Robots are becoming an essential part of many operations including marine exploration or environmental monitoring. However, the underwater environment presents many challenges, including high pressure, limited visibility, and harsh conditions that can damage equipment. Real-world experimentation can be expensive and difficult to execute. Therefore, it is essential to simulate the performance of underwater robots in comparable environments to ensure their optimal functionality within practical real-world contexts.OysterSim generates photo-realistic images and segmentation masks of objects in marine environments, providing valuable training data for underwater computer vision applications. By integrating ChatGPT into underwater simulations, users can convey their thoughts effortlessly and intuitively create desired underwater environments without intricate coding. \invis{Moreover, researchers can realize substantial time and cost savings by evaluating their algorithms across diverse underwater conditions in the simulation.} The objective of ChatSim is to integrate Large Language Models (LLM) with a simulation environment~(OysterSim), enabling direct control of the simulated environment via natural language input. This advancement can greatly enhance the capabilities of underwater simulation, with far-reaching benefits for marine exploration and broader scientific research endeavors.
arxiv情報
著者 | Aadi Palnitkar,Rashmi Kapu,Xiaomin Lin,Cheng Liu,Nare Karapetyan,Yiannis Aloimonos |
発行日 | 2023-08-09 12:47:07+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google