Detta dokument presenterar så gott vi vet den första end-to-end objekt spårning metod som direkt kartlägger från rå sensor ingång till objekt spår i sensor utrymme utan att kräva någon funktion teknik eller system identifiering i form av anläggning eller sensor modeller. Specifikt, vårt system accepterar en ström av rå sensor data i ena änden och, i realtid, producerar en uppskattning av hela miljön tillstånd vid utgången inklusive även ocluded objekt. Vi uppnår detta genom att sätta in problemet som en djupinlärning uppgift och utnyttja sekvensmodeller i form av återkommande neurala nätverk för att lära sig en kartläggning från sensormätningar till objektspår. I synnerhet föreslår vi en inlärningsmetod baserad på en form av input dropout som gör det möjligt att lära på ett oövervakat sätt, endast baserat på råa, ockluded sensordata utan tillgång till mark-sanningar. Vi demonstrerar vår strategi med hjälp av en syntetisk datauppsättning utformad för att härma uppgiften att spåra objekt i 2D-laserdata - som ofta förekommer i robottillämpningar - och visa att den lär sig att spåra många dynamiska objekt trots ocklusioner och närvaron av sensorbuller.
al in REF, med hjälp av en syntetisk datauppsättning som innehåller cirkulära föremål och endast linjär rörelse.
Deep Tracking: Seeing Beyond Seeing Using Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}