Abstract-Vi presenterar en robot lokaliseringssystem med biologiskt inspirerad vision. Våra system modeller två ingående studerat mänskliga visuella förmågor: 1) extrahera "gist" av en scen för att producera en grov lokalisering hypotes och 2) förfina den genom att lokalisera framträdande landmärken i scenen. Gist beräknas här som en holistisk statistisk signatur av bilden, vilket ger abstrakt scenklassificering och layout. Saliency beräknas som ett mått på intresse på varje bildplats, som effektivt styr den tidskrävande landmärkesidentifieringsprocessen mot de mest sannolika kandidatplatserna i bilden. Gisten funktioner och framträdande regioner bearbetas sedan vidare med hjälp av en Monte Carlo localization algoritm för att tillåta roboten att generera sin position. Vi testar systemet i tre olika utomhusmiljöer-byggnad komplex
Fördelarna med biologisk-inspirerad vision för robot själv-localization har visats i några papper - till exempel Siagnian och Itti REF har visat att extrahera "gist" av en scen för att producera en grov lokalisering hypotes, och sedan förfina denna hypotes genom att lokalisera framträdande landmärken gör Monte-Carlo localization algoritmen att arbeta robust i olika inomhus/utomhus scenarier.
Biologically Inspired Mobile Robot Vision Localization
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}