Navigating with Spatial Intelligence: A Survey of Scene Graph-Based Object Goal Navigation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Today, autonomous mobile robots are widely used in all walks of life. Autonomous navigation, as a basic capability of robots, has become a research hotspot. Classical navigation techniques, which rely on pre-built maps, struggle to cope with complex and dynamic environments. With the development of artificial intelligence, learning-based navigation technology have emerged. Instead of relying on pre-built maps, the agent perceives the environment and make decisions through visual observation, enabling end-to-end navigation. A key challenge is to enhance the generalization ability of the agent in unfamiliar environments. To tackle this challenge, it is necessary to endow the agent with spatial intelligence. Spatial intelligence refers to the ability of the agent to transform visual observations into insights, insights into understanding, and understanding into actions. To endow the agent with spatial intelligence, relevant research uses scene graph to represent the environment. We refer to this method as scene graph-based object goal navigation. In this paper, we concentrate on scene graph, offering formal description, computational framework of object goal navigation. We provide a comprehensive summary of the methods for constructing and applying scene graph. Additionally, we present experimental evidence that highlights the critical role of scene graph in improving navigation success. This paper also delineates promising research directions, all aimed at sharpening the focus on scene graph. Overall, this paper shows how scene graph endows the agent with spatial intelligence, aiming to promote the importance of scene graph in the field of intelligent navigation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle