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多特征融合的目标物体导航方法
1
作者
毕盛
林华伟
董敏
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第3期401-410,共10页
目标物体导航是在未知的环境中根据视觉观察到达预期的目标物体。其中,如何从视觉观察中找到目标物体的方向是至关重要的。针对这一问题,提出一种基于多特征融合的目标物体导航方法。该方法通过特征融合模块融合包含导航环境整体信息、...
目标物体导航是在未知的环境中根据视觉观察到达预期的目标物体。其中,如何从视觉观察中找到目标物体的方向是至关重要的。针对这一问题,提出一种基于多特征融合的目标物体导航方法。该方法通过特征融合模块融合包含导航环境整体信息、局部信息的视觉特征和指代目标物体语义的文本特征,得到表征导航方向的方向特征和导航环境的环境特征,将视觉表示与导航方向相关联,从而指导导航动作的生成,约束代理朝目标物体方向导航,提高模型的导航成功率和效率。AI2-Thor数据集上的实验表明,和基准模型对比,导航成功率SR提升11.7%、导航成功路径长度加权比率SPL提升0.093;和目前先进的方法对比,SR提升2.1%、SPL提升0.008。实验结果证明了该方法的准确性和高效性。
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关键词
目标物体导航
多特征融合
多头注意力机制
深度强化学习
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职称材料
面向具身人工智能的物体目标导航综述
2
作者
陈铂垒
康嘉绪
+4 位作者
钟萍
崔永正
卢思怡
杨昊楠
王建新
《软件学报》
北大核心
2025年第4期1715-1757,共43页
近年来随着计算机视觉和人工智能领域的不断发展,具身人工智能(embodied AI)受到国内外学术界和工业界的广泛关注.具身人工智能强调具身智能体通过与环境进行情景化的交互来主动获取物理世界的真实反馈,并通过对反馈进行学习使具身智能...
近年来随着计算机视觉和人工智能领域的不断发展,具身人工智能(embodied AI)受到国内外学术界和工业界的广泛关注.具身人工智能强调具身智能体通过与环境进行情景化的交互来主动获取物理世界的真实反馈,并通过对反馈进行学习使具身智能体更加智能.作为具身人工智能具体化的任务之一,物体目标导航要求具身智能体在事先未知的、复杂且语义丰富的场景中搜寻并导航至指定的物体目标(例如:找到水槽).物体目标导航在辅助人类日常活动的智能助手方面有着巨大的应用潜力,是其他基于交互的具身智能研究的基础和前置任务.系统地分类和梳理当前物体目标导航相关工作,首先介绍环境表示和视觉自主探索相关知识,从3种不同的角度对现有的物体目标导航方法进行分类和分析,其次介绍两类更高层次的物体重排布任务,描述逼真的室内仿真环境数据集、评价指标和通用的导航策略训练范式,最后比较和分析现有的物体目标导航策略在不同数据集上的性能,总结该领域所面临的挑战,并对发展前景作出展望.
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关键词
物体
目标
导航
具身人工智能
视觉自主探索
视觉
物体
重排布
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职称材料
题名
多特征融合的目标物体导航方法
1
作者
毕盛
林华伟
董敏
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第3期401-410,共10页
基金
广东省科技计划(2020A0505100015)
广东省高校教师特色创新研究项目(2022DZXX03)。
文摘
目标物体导航是在未知的环境中根据视觉观察到达预期的目标物体。其中,如何从视觉观察中找到目标物体的方向是至关重要的。针对这一问题,提出一种基于多特征融合的目标物体导航方法。该方法通过特征融合模块融合包含导航环境整体信息、局部信息的视觉特征和指代目标物体语义的文本特征,得到表征导航方向的方向特征和导航环境的环境特征,将视觉表示与导航方向相关联,从而指导导航动作的生成,约束代理朝目标物体方向导航,提高模型的导航成功率和效率。AI2-Thor数据集上的实验表明,和基准模型对比,导航成功率SR提升11.7%、导航成功路径长度加权比率SPL提升0.093;和目前先进的方法对比,SR提升2.1%、SPL提升0.008。实验结果证明了该方法的准确性和高效性。
关键词
目标物体导航
多特征融合
多头注意力机制
深度强化学习
Keywords
target object navigation
multi feature fusion
multi head attention mechanism
deep reinforcement learning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
面向具身人工智能的物体目标导航综述
2
作者
陈铂垒
康嘉绪
钟萍
崔永正
卢思怡
杨昊楠
王建新
机构
中南大学计算机学院
出处
《软件学报》
北大核心
2025年第4期1715-1757,共43页
基金
国家自然科学基金(62172443)
湖南省自然科学基金(2022JJ30760)
长沙市自然科学基金(kq2202107,kq2202108)。
文摘
近年来随着计算机视觉和人工智能领域的不断发展,具身人工智能(embodied AI)受到国内外学术界和工业界的广泛关注.具身人工智能强调具身智能体通过与环境进行情景化的交互来主动获取物理世界的真实反馈,并通过对反馈进行学习使具身智能体更加智能.作为具身人工智能具体化的任务之一,物体目标导航要求具身智能体在事先未知的、复杂且语义丰富的场景中搜寻并导航至指定的物体目标(例如:找到水槽).物体目标导航在辅助人类日常活动的智能助手方面有着巨大的应用潜力,是其他基于交互的具身智能研究的基础和前置任务.系统地分类和梳理当前物体目标导航相关工作,首先介绍环境表示和视觉自主探索相关知识,从3种不同的角度对现有的物体目标导航方法进行分类和分析,其次介绍两类更高层次的物体重排布任务,描述逼真的室内仿真环境数据集、评价指标和通用的导航策略训练范式,最后比较和分析现有的物体目标导航策略在不同数据集上的性能,总结该领域所面临的挑战,并对发展前景作出展望.
关键词
物体
目标
导航
具身人工智能
视觉自主探索
视觉
物体
重排布
Keywords
object goal navigation
embodied AI
autonomous visual exploration
visual object rearrangement
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多特征融合的目标物体导航方法
毕盛
林华伟
董敏
《电子科技大学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
面向具身人工智能的物体目标导航综述
陈铂垒
康嘉绪
钟萍
崔永正
卢思怡
杨昊楠
王建新
《软件学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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