Abstract-Den höga kostnaden för att skada en dyr robot eller skada människor eller utrustning i sin miljö gör även sällsynta fel oacceptabla i många mobila robotapplikationer. Ofta är de objekt som utgör den största risken för en mobil robot de som inte var närvarande under tidigare framgångsrika traversaler av en miljö. Förändringsdetektering, ett närbesläktat problem med nyhetsdetektering, är därför av stor betydelse för många mobila robotapplikationer som kräver att en robot fungerar upprepade gånger i samma miljö. Vi presenterar en ny algoritm för att utföra online förändringsdetektering baserat på ett tidigare utvecklat robust online-nyhetsdetekteringssystem som använder en inlärd lägre-dimensionell representation av funktionen utrymme för att utföra åtgärder av likhet. Sedan ytterligare förbättra denna förändring detektion system genom att införliva online scen segmentering för att bättre utnyttja kontextuell information i miljön. Vi validerar dessa tillvägagångssätt genom omfattande experiment ombord på en stor utomhus mobil robot. Våra resultat visar att våra metoder är robusta mot bullriga sensordata och måttliga registreringsfel och bibehåller deras prestanda i olika naturliga miljöer och förhållanden.
Automatiserad förändringsdetekteringsmetod är också viktig i många mobila robotapplikationer REF.
Segmentation-based online change detection for mobile robots
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}