#194
summarized by : Yue Qiu
Neural Topological SLAM for Visual Navigation

どんな論文か?

Visual Navigation タスクのためのtopological representationsを提案.提案フレームワークは①semantics; ②geometric reasoning両方を利用したGraph構造であり,よりLong-horizonのナビゲーションを行える.既存手法より大幅な精度を向上できた.
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新規性

Visual Navigationに活用できる非RL-basedなNavigation手法の提案.従来のRL-based手法と比べより明確的にSemantic情報と幾何情報を利用し,信頼性や安定性が高い.また,RL-basedな手法と比べ、Unknown環境への汎化性能が期待できる.

結果

①Gibson datasetにおいて従来の手法より大幅にSPL, Succなどの指標を更新できた.②定性実験により、提案手法が統計的Semantic情報を活用していることを示した.

その他(なぜ通ったか?等)

提案のNeural Topological SLAMの安定性や学習しやすさが従来のVisual Navigation系でよく使われているRL-ベースの手法より優れている.