arXiv cs.RO· Benedikt Kreis, Rohit Menon, Benno Wingender, Muhammad Ehsan Ullah, Nils Dengler, Maren Bennewitz·· 2 小时前AI 评分51
OMAR：面向场景条件货架整理的开放世界多属性推理
OMAR: Open-World Multi-Attribute Reasoning for Scene-Conditioned Shelf Organization
AI 导读
arXiv 论文提出 OMAR，一个开放世界多属性推理流程，用于在无用户偏好说明的情况下推断货架的潜在组织方式并对新物体的摆放位置排序。视觉-语言模型先提出物体标签及内容、包装类型等属性，经分割、深度和多视图关联完成落地，再由大语言模型在实例级 3D 场景图上推理并给出与场景一致的摆放排名，随后进行几何与运动学可行性检查以执行。
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