以下內(nèi)容來(lái)自小六的機(jī)器人SLAM學(xué)習(xí)圈知識(shí)星球每日更新內(nèi)容

點(diǎn)擊領(lǐng)取學(xué)習(xí)資料 → 機(jī)器人SLAM學(xué)習(xí)資料大禮包

arxiv|麻省理工開(kāi)源FarMap：通過(guò)分割和回溯的神經(jīng)啟發(fā)式方法實(shí)現(xiàn)高效地構(gòu)建地圖

【Neuro-Inspired Efficient Map Building via Fragmentation and Recall】

開(kāi)源地址：GitHub - FieteLab/FarMap: Neuro-Inspired Efficient...

文章鏈接：[2307.05793] Neuro-Inspired Efficient Map Building...

動(dòng)物和機(jī)器人通過(guò)構(gòu)建和完善環(huán)境地圖來(lái)導(dǎo)航。這些地圖可以實(shí)現(xiàn)一些功能，包括回到家的導(dǎo)航、規(guī)劃、搜索和覓食。在大型環(huán)境中，對(duì)空間進(jìn)行探索是一個(gè)難題：智能體可能會(huì)陷入局部區(qū)域。在這里，我們借鑒神經(jīng)科學(xué)的見(jiàn)解，提出并應(yīng)用了“分割和回憶”（FarMap）的概念，，通過(guò)基于驚異度的空間聚類構(gòu)建局部地圖來(lái)解決映射問(wèn)題，并將其用于設(shè)置用于空間探索的子目標(biāo)。Agent構(gòu)建并使用一個(gè)局部地圖來(lái)預(yù)測(cè)他們的觀測(cè)值；過(guò)高的驚異度會(huì)導(dǎo)致“分割事件”，截?cái)嗑植康貓D。在這些事件中，最近的局部地圖被放置到長(zhǎng)時(shí)記憶( long-term memory，LTM )中，并初始化一個(gè)不同的局部地圖。如果某個(gè)斷裂點(diǎn)的觀測(cè)值與其中一個(gè)存儲(chǔ)的局部地圖中的觀測(cè)值匹配，則從LTM中調(diào)用該地圖(并因此重復(fù)使用)。這些分割點(diǎn)引發(fā)了更大空間的自然在線聚類，形成了作為拓?fù)鋱D存儲(chǔ)在長(zhǎng)期記憶中的一組內(nèi)在潛在子目標(biāo)。

距離Agent分別從當(dāng)前局部地圖或LTM中的近、遠(yuǎn)潛在子目標(biāo)集合中選擇下一個(gè)子目標(biāo)。因此，局部地圖在局部引導(dǎo)探索，而長(zhǎng)期記憶促進(jìn)全局探索。我們?cè)趶?fù)雜的程序生成的空間環(huán)境中評(píng)估FarMap，以證明這種建圖策略可以更快地覆蓋環(huán)境(agent步數(shù)和wall-clock時(shí)間)，并且在不損失性能的情況下更有效地使用內(nèi)存。
我們提出了一種新的基于碎片化和回憶的地圖構(gòu)建框架，將探索空間劃分為多個(gè)碎片，并對(duì)先前探索的碎片進(jìn)行回憶；#論文##開(kāi)源# 貢獻(xiàn)如下：
?我們提出了一個(gè)程序生成的空間探索環(huán)境，具有多個(gè)房間和路徑的復(fù)雜形狀；
?我們將我們的框架應(yīng)用于空間地圖構(gòu)建任務(wù)，將其稱為具有短期和長(zhǎng)期記憶的Far Map。
?我們的實(shí)驗(yàn)表明，與baseline相比，F(xiàn)arMap減少了wall-clock時(shí)間和步驟(動(dòng)作)的數(shù)量，同時(shí)具有更小的在線內(nèi)存大小。

以上內(nèi)容來(lái)自小六的機(jī)器人SLAM學(xué)習(xí)圈知識(shí)星球每日更新內(nèi)容