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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,068 - 1,075 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0169
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Recent advancements in artificial intelligence, particularly in multimodal models such as large language models (LLMs) and visual language models (VLMs), have enabled robots perform zero-shot learning, allowing them to efficiently complete a variety of tasks. This paper introduces DMAP: a query-based object-aware mapping method that utilizes VLMs to produce lightweight and effective navigation maps for edge robots. By dividing, encoding and saving keyframes with observed voxels, our method minimizes computational complexity, which allows real-time object aware mapping and language-driven navigation on low-powered devices, such as the Nvidia Jetson Orin Nano. This approach significantly reduces both map creation time and storage requirements, supporting zero-shot navigation without the need for prior object learning.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 프레임 분할을 이용한 쿼리 기반 물체 인지 지도
IV. 실험
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
A. Radford, J.-W. Kim, C. Hallacy, A. Ramesh, G. Goh, S. Agarwal, G. Sastry, A. Askell, P. Mishkin, J. Clark, G. Krueger, and I. Sutskever, “Learning transferable visual models from natural language supervision,” Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, vol. 139, pp. 8748-8763, Jul. 2022. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.00020
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