Abstract-Många mobila robotar förlitar sig på 2D laserskannrar för lokalisering, kartläggning och navigering. Dessa sensorer kan dock inte på rätt sätt tillhandahålla avstånd till hinder som glaspaneler och bord vars faktiska beläggning är osynlig på den höjd som sensorn mäter. I detta arbete, istället för att uppskatta avståndet till hinder från rikare sensoravläsningar såsom 3D-lasrar eller RGBD-sensorer, presenterar vi en metod för att uppskatta avståndet direkt från rå 2D-laserdata. För att lära sig en kartläggning från rå 2D laser avstånd till hinder avstånd vi rama in problemet som en lärande uppgift och träna ett neuralt nätverk som bildas som en autoencoder. En ny konfiguration av nätverkshyperparametrar föreslås för den aktuella uppgiften och valideras kvantitativt på en testuppsättning. Slutligen visar vi kvalitativt i realtid på en Care-O-bot 4 att det utbildade nätverket framgångsrikt kan dra slutsatser om hinderavstånd från partiella 2D-laseravläsningar.
Vi har nyligen flyttat fokus från att uppskatta hinder beläggning från rå 2D laser data till att lära sig att dra robot-till-obstacle avstånd med hjälp av neurala nätverk REF.
Hallucinating robots: Inferring Obstacle Distances from Partial Laser Measurements
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Madrid, Spain, 2018, pp. 4781-4787', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}