Канал международной лаборатории "Воплощенного интеллекта и робототехники // Official group of "Embodied AI and Robotics" lab.
Магистратура "Робототехника и ИИ" ИТМО/Robotics and AI Master program at ITMO https://abit.itmo.ru/program/master/robotics_ai
Post #66
356

🏆 OSMa-Bench++ — это расширение бенчмарка OSMa-Bench для оценки методов семантического картографирования в синтетических сценах для задач мобильной манипуляции. Сцены генерируются по текстовым описаниям, а те же описания затем используются как основной источник эталонных данных для оценки количества объектов и их взаимного расположения в тестовой сцене.
Ключевые идеи:
🔹 Автоматическая генерация разнообразных indoor-сцен: от комнат с базовой мебельной компоновкой до сценариев с небольшими манипулируемыми объектами на столах, полках и других поверхностях, где возможны перекрытия и сложные пространственные отношения.
🔹 Prompt-grounded VQA: использование исходного промпта как семантической спецификации сцены для проверки полноты построенного графа.
🔹 Подготовка сгенерированных сцен к запуску в OSMa-Bench: с нормализацией семантики, обработкой материалов, настройкой освещения и навигации.
Такой подход позволяет целенаправленно создавать сценарии, которые редко и несистемно встречаются в фиксированных датасетах, но критичны для задач манипуляции. Например, можно проверять, сохраняет ли карта не только наличие класса объектов, но и число его экземпляров, опорные поверхности, относительное расположение, вложенность и другие отношения, необходимые для дальнейшего планирования действий робота.
🤝 Команда: Регина Куркова (аспирант), Максим Попов (аспирант) и Сергей Колюбин
👨💻 Страница проекта
🎓Препринт
🗣 Где рассказали: ICRA 2026 Workshop “Open Challenges for Rigorous Robot Perception”
🏛 Другие проекты нашей лабы
Ключевые идеи:
🔹 Автоматическая генерация разнообразных indoor-сцен: от комнат с базовой мебельной компоновкой до сценариев с небольшими манипулируемыми объектами на столах, полках и других поверхностях, где возможны перекрытия и сложные пространственные отношения.
🔹 Prompt-grounded VQA: использование исходного промпта как семантической спецификации сцены для проверки полноты построенного графа.
🔹 Подготовка сгенерированных сцен к запуску в OSMa-Bench: с нормализацией семантики, обработкой материалов, настройкой освещения и навигации.
Такой подход позволяет целенаправленно создавать сценарии, которые редко и несистемно встречаются в фиксированных датасетах, но критичны для задач манипуляции. Например, можно проверять, сохраняет ли карта не только наличие класса объектов, но и число его экземпляров, опорные поверхности, относительное расположение, вложенность и другие отношения, необходимые для дальнейшего планирования действий робота.
🤝 Команда: Регина Куркова (аспирант), Максим Попов (аспирант) и Сергей Колюбин
👨💻 Страница проекта
🎓Препринт
🗣 Где рассказали: ICRA 2026 Workshop “Open Challenges for Rigorous Robot Perception”
🏛 Другие проекты нашей лабы
- ❤ 9
- 🔥 4















