自律システムのためのマルチモーダル事前学習

この論文は、自律システムにおける堅牢な空間知能の必要性に取り組み、マルチモーダル事前学習に焦点を当てています。様々なセンサー（カメラ、LiDARなど）からのデータを統合し、統一的な理解を構築するための包括的なフレームワーク、分類法、ロードマップを提供します。この論文の価値は、複雑な問題に対する体系的なアプローチにあり、この分野における主要な技術と課題を特定しています。

• •自律システムのためのマルチモーダル事前学習のフレームワークを提示。
• •事前学習パラダイムの統一された分類法を特定。
• •テキスト入力と占有表現の統合を調査。
• •計算効率とスケーラビリティなどの重要なボトルネックを強調。