Abstract-I detta dokument presenterar vi en strategi för att upptäcka hinder för kollisionsfri, effektiv humanoid robot navigering baserad på monokulära bilder och sparsamt laserområde data. För att upptäcka godtyckliga hinder i robotens omgivning analyserar vi 3D-datapunkter som erhållits från en 2D-laserupphittare installerad i robotens huvud. Att endast förlita sig på dessa laserdata kan emellertid vara problematiskt. Under promenaden kan golvet nära robotens fötter inte observeras av lasersensorn, vilket i sig ökar risken för kollisioner, särskilt i icke-statiska scener. Dessutom är det tidskrävande att ofta sluta gå och luta huvudet för att få tillförlitlig information om nära hinder. Vi presenterar därför en teknik för att träna hinderdetektorer för bilder från en monokulär kamera som också finns i robotens huvud. Utbildningen sker online baserat på sparsamma laserdata på ett självövervakat sätt. Vårt tillvägagångssätt projicerar de hinder som identifierats från laserdata in i kamerans bild och lär sig en klassificering som tar hänsyn till färg- och texturinformation. Medan roboten går, applicerar den sedan de inlärda klassificeringarna på bilderna för att bestämma vilka områden som är traverserbara. Som vi illustrerar i experiment med en riktig humanoid, vår strategi gör det möjligt för roboten att på ett tillförlitligt sätt undvika hinder under navigering. Dessutom visar resultaten att vår teknik leder till betydligt effektivare navigering jämfört med att extrahera hinder enbart baserat på 3D-laserområdet data förvärvade medan roboten står med vissa intervall.
Maier och Al. REF använder en 2d lasersensor monterad på en humanoid robot som källa till etiketter, som används för att lära sig att upptäcka hinder i motsvarande bilder.
Self-supervised obstacle detection for humanoid navigation using monocular vision and sparse laser data
{'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']}