Cartographie Neuronale Active

Résumé

Nous abordons le problème de la cartographie active avec une représentation neuronale de scène apprise en continu, appelée Cartographie Neuronale Active. L'essentiel réside dans la recherche active de l'espace cible à explorer avec des mouvements efficaces de l'agent, minimisant ainsi l'incertitude de la carte en temps réel dans un environnement précédemment inconnu. Dans cet article, nous examinons l'espace des poids du champ neuronal appris en continu, et montrons empiriquement que la variabilité neuronale, c'est-à-dire la robustesse des prédictions face à des perturbations aléatoires des poids, peut être directement utilisée pour mesurer l'incertitude instantanée de la carte neuronale. Avec les informations géométriques continues héritées de la carte neuronale, l'agent peut être guidé pour trouver un chemin praticable afin d'acquérir progressivement des connaissances sur l'environnement. Nous présentons pour la première fois un système de cartographie active avec une représentation neuronale implicite basée sur les coordonnées pour la reconstruction de scène en ligne. Les expériences dans les environnements visuellement réalistes de Gibson et Matterport3D démontrent l'efficacité de la méthode proposée.

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.