Abstract-Vi föreslår en ny probabilistisk ram som gör det möjligt för mobila robotar att självständigt lära sig djupa generativa modeller av sina miljöer som spänner över flera nivåer av abstraktion. Till skillnad från traditionella tillvägagångssätt som integrerar konstruerade modeller för lågnivåfunktioner, geometri och semantisk information utnyttjar vårt tillvägagångssätt de senaste framstegen inom SumProduct Networks (SPN) och djupinlärning för att lära sig en generativ modell av en robots rumsliga miljö, från lågnivåinput till semantiska tolkningar. Vår modell kan lösa ett brett spektrum av uppgifter från semantisk klassificering av platser, osäkerhetsuppskattning och nya upptäckter till generering av platsutseenden baserat på semantisk information och förutsägelse av saknade data vid partiella observationer. Experiment på laser spänner data från en mobil robot visar att den föreslagna enskilda universella modellen ger noggrannhet eller effektivitet överlägsen modeller finjusterade till specifika underproblem, såsom Generativa Adversarial Networks (GAN) eller SVMs.
I en annan studie föreslår Pronobis och Rao REF också ett probabilistiskt ramverk med hjälp av Sum-Product Networks (SPN) och djupinlärning för att klassificera platser i en autonom robotapplikation.
Learning Deep Generative Spatial Models for Mobile Robots
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}