Vi introducerar en allmän självövervakad strategi för att förutsäga framtida utgångar av en kortdistanssensor (t.ex. en närhetssensor) med tanke på strömutgångar från en långdistanssensor (t.ex. en kamera). Vi antar att den förra är direkt relaterad till någon information som ska uppfattas (såsom förekomsten av ett hinder i en given position), medan den senare är information rik men svår att tolka direkt. Vi omedelbart och genomföra tillvägagångssättet på en liten mobil robot för att upptäcka hinder på olika avstånd med hjälp av videoströmmen av robotens framåtriktade kamera, genom att träna ett konvolutionellt neuralt nätverk på automatiskt förvärvade dataset. Vi utvärderar kvantitativt kvaliteten på förutsägelserna om osedda scenarier, kvalitetsbedömer robustheten till olika driftsförhållanden och demonstrerar användningen som den enda inmatningen av en hinder-undvikande styrenhet. Vi påskyndar dessutom förhållningssättet till ett annat simulerat scenario med kompletterande egenskaper, för att exemplifiera generaliteten i vårt bidrag. Index Terms-Range-analys, datorseende för andra robotiska applikationer, djupinlärning inom robotik och automation. Videor, datauppsättningar och kod för att återge våra resultat finns på: https://github.com/idsiarobotics/learning-long-range-perception/
Nava m.fl. REF introducerar en självövervakad metod för att förutsäga framtida utgångar av en kortdistanssensor baserad på de aktuella utgångarna från en långdistanssensor, vilket innebär att man utbildar ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att exakt förutsäga hinder i kamerans bilder.
Learning Long-Range Perception Using Self-Supervision From Short-Range Sensors and Odometry
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}