Navigation vers un objectif objet avec exploration sémantique orientée vers l'objectif

Ce travail étudie le problème de la navigation vers un objectif objectif, qui consiste à se déplacer vers une instance d'une catégorie d'objet donnée dans des environnements inconnus. Les méthodes de navigation fondées sur l'apprentissage end-to-end peinent à maîtriser cette tâche, car elles sont peu efficaces en matière d'exploration et de planification à long terme. Nous proposons un système modulaire appelé « Exploration sémantique orientée vers l'objectif », qui construit une carte sémantique épisodique et l'utilise pour explorer efficacement l'environnement en fonction de la catégorie d'objet cible. Les résultats expérimentaux obtenus dans des environnements de simulation visuellement réalistes montrent que le modèle proposé surpasser une large gamme de méthodes de référence, y compris les approches end-to-end basées sur l'apprentissage ainsi que les méthodes modulaires basées sur des cartes, et ont permis d'obtenir la victoire au concours Habitat ObjectNav de CVPR-2020. Une analyse d'ablation indique que le modèle apprend des priori sémantiques concernant l'agencement relatif des objets dans une scène, et les utilise pour explorer de manière efficace. La conception du module indépendant du domaine permet de transférer notre modèle vers une plateforme robotique mobile, tout en maintenant des performances similaires pour la navigation vers un objectif objectif dans le monde réel.