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文章链接：[2403.07076] Mapping High-level Semantic Regions i...

作者单位：工程部"恩佐·法拉利"摩德纳-雷焦·艾米利亚大学（意）、 佐治亚里工学院、斯坦福大学

机器人需要对其周围环境进行语义理解，以便在人类环境中以有效和可解释的方式操作。在文献中，对物体标注和穷举场景图生成的研究已经有了广泛的关注；更少的精力集中在纯识别和在大语义区域建图的任务上。本文提出了一种在室内环境中通过具身导航进行语义区域建图的方法，生成智能体知识的高级表示。为了实现区域识别，该方法使用视觉到语言模型为建图提供场景信息。通过将自我中心场景理解投射到全局框架中，所提出的方法在每个位置生成一个语义地图作为可能区域标签的分布。该建图过程与训练好的导航策略相配合，以实现自主地图生成。在真实感模拟器中的实验中，所提出的方法显著优于多#论文 种基线，包括基于对象的系统和预训练的场景分类器。

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