Aktives Neuronales Mapping

Zusammenfassung

Wir behandeln das Problem des aktiven Mappings mit einer kontinuierlich erlernten neuronalen Szenendarstellung, genannt Active Neural Mapping. Der Schlüssel liegt darin, den zu erkundenden Zielraum aktiv zu finden und dabei effiziente Bewegungen des Agenten zu ermöglichen, um die Unsicherheit der Karte in Echtzeit in einer zuvor unbekannten Umgebung zu minimieren. In dieser Arbeit untersuchen wir den Gewichtsraum des kontinuierlich erlernten neuronalen Feldes und zeigen empirisch, dass die neuronale Variabilität, also die Vorhersagerobustheit gegenüber zufälligen Gewichtsstörungen, direkt zur Messung der momentanen Unsicherheit der neuronalen Karte genutzt werden kann. Zusammen mit den kontinuierlichen geometrischen Informationen, die in der neuronalen Karte enthalten sind, kann der Agent dazu geleitet werden, einen begehbaren Pfad zu finden, um schrittweise Wissen über die Umgebung zu erlangen. Wir präsentieren erstmals ein aktives Mapping-System mit einer koordinatenbasierten impliziten neuronalen Darstellung für die Online-Szenenrekonstruktion. Experimente in den visuell realistischen Umgebungen Gibson und Matterport3D demonstrieren die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode.

English

We address the problem of active mapping with a continually-learned neural scene representation, namely Active Neural Mapping. The key lies in actively finding the target space to be explored with efficient agent movement, thus minimizing the map uncertainty on-the-fly within a previously unseen environment. In this paper, we examine the weight space of the continually-learned neural field, and show empirically that the neural variability, the prediction robustness against random weight perturbation, can be directly utilized to measure the instant uncertainty of the neural map. Together with the continuous geometric information inherited in the neural map, the agent can be guided to find a traversable path to gradually gain knowledge of the environment. We present for the first time an active mapping system with a coordinate-based implicit neural representation for online scene reconstruction. Experiments in the visually-realistic Gibson and Matterport3D environment demonstrate the efficacy of the proposed method.