1. entorno 3D
Comparación de diferentes entornos:
| AMBIENTE | NAVEGABLE | 3d escena ESCANEOS | 3D elemento de la biblioteca | fuerzas newtonianas | Estados de objeto | REACCIONES objeto específico | ILUMINACIÓN DINÁMICA | AGENTES DE MÚLTIPLES | contrapartida real |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AI2-THOR [1] | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | |
| Gibson [2] | ✔️ | ✔️ | las fuerzas de empuje | ✔️ | |||||
| Hábitat [3] | ✔️ | ✔️ | Las colisiones | ||||||
| Matterport3D [4] | ✔️ | ✔️ | |||||||
| Minos [5] | ✔️ | ✔️ |
NAVEGABLE: el agente puede moverse en diferentes escenarios.
3d escena SCANS: 360 fidelidad de la imagen de la escena que se está escaneando.
3D elemento de una biblioteca: .fbx no como un solo objeto o .obj archivo de carga; reconfiguración de los objetos dentro de la escena y la aleatorización.
Fuerzas newtonianas: gravedad, la fricción, la fuerza normal y de resistencia; objeto basado en la fuerza de operación, tirado, por ejemplo, dejando caer, empujar, tirar.
OBJETO UNIDOS: estado de los cambios de objeto, por ejemplo, la cocción de patata cruda, encender la luz, abrir y cerrar la gaveta, y las manzanas cortadas; cambios de estado de objeto de contexto, tales como velas encendidas extinguidos con agua del grifo, provistos de una máquina de la taza de café abertura de aire la taza está llena, y la copa se calienta.
REACCIONES objeto específico: la colisión reactiva, por ejemplo, pueden resultar en la copa cayó al suelo y se rompió, y hacer que se caiga de rebote de baloncesto en el suelo; un montón de energía, como el baloncesto no rebotará siempre.
Iluminación dinámica: la fuente de luz con respecto a la sombra del objeto capturado en tiempo real; manipulación de la luz, por ejemplo, la apertura y el cierre de la lámpara.
AGENTES DE MÚLTIPLES: Escena pueden procesar múltiples agentes.
Contrapartida real: analógico y corresponden a la realidad de la escena; acceso remoto al entorno real.
referencias
[1] Kolve, Eric, et al. “Ai2-thor: Un entorno 3D interactivo para visual ai”. arXiv arXiv: 1712.05474 (2017).
[2] Xia, Fei, et al. “Gibson Env V2: simulación encarnada Entornos para la navegación interactiva.” (2019).
[3] Savva, Manolis, et al. “Hábitat: A para la plataforma incorporada ai investigación.” Actas de la Conferencia Internacional IEEE sobre Visión por Computador. 2019.
[4] Chang, Angel, et al. “Matterport3d: El aprendizaje a partir de datos RGB-D en ambientes interiores.” arXiv arXiv: 1709.06158 (2017).
[5] Savva, Manolis, et al. “MINOS: Simulador Multimodal de interior para la navegación en entornos complejos.” arXiv arXiv: 1712.03931 (2017).
