マルチモーダル基盤モデルと劣モジュラ最適化に基づく移動ロボットの環境探索

抄録

監視ロボットや生活支援ロボットのような移動ロボットにとって，事前に家庭環境全体に散在する物体位置を把握できれば効率的にタスクを実行できる．一方で，日常的な物体は日常生活において頻繁に移動され位置が変化するため，定期的な探索を効率的に行い，最新の物体位置を把握することが重要となる．そこで本研究では家庭環境内における日常物体の観測を目的としたSubmodular Observation Poses Optimization (SOPO)を提案する．また，open-vocaburalyでマルチモーダルな3D特徴量およびテキストプロンプトから生成した２つのoccurrence mapを用いる．収集された画像群において観測された日常物体の割合において，本手法がベースライン手法を上回り，ロボットが効率的に日常物体を観測することを可能にする観測姿勢を選択した．