De flesta visionsbaserade metoder för mobil robotik lider av de begränsningar som orsakas av stereohinderdetektering, som är kortdistans och benägna att misslyckas. Vi presenterar en självövervakad inlärningsprocess för långdistansseende som exakt kan klassificera komplex terräng på avstånd upp till horisonten, vilket möjliggör överlägsen strategisk planering. Framgången med inlärningsprocessen beror på den självövervakade träningsdata som genereras på varje ram: robusta, visuellt konsekventa etiketter från en stereomodul, normaliserade bredkontextinmatningsfönster och en diskriminativ och koncis funktionsrepresentation. Ett djupt hierarkiskt nätverk utbildas för att extrahera informativa och meningsfulla funktioner från en ingångsbild, och funktionerna används för att träna en realtidsklassificerare för att förutsäga traversabilitet. Den utbildade klassifieraren ser hinder och stigar från 5 till över 100 meter, långt bortom det maximala stereoområdet på 12 meter, och anpassar sig mycket snabbt till nya miljöer. Processen utvecklades och testades på LAGR-mobilroboten. Resultat från en sanningsuppsättning på marken ges såväl som resultat från fälttester.
En av de första inom detta område var REF, som presenterade ett tillvägagångssätt som kombinerar funktioner som utvunnits från ett djupt hierarkiskt nätverk och en realtids klassificering online för att förutsäga traversabilitet i offroad-miljöer.
Learning long-range vision for autonomous off-road driving
{'venue': 'Journal of Field Robotics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}