Abstract-Modern autonoma mobila robotar kräver en stark förståelse av sin omgivning för att säkert kunna arbeta i belamrade och dynamiska miljöer. Ensidig djupuppskattning erbjuder ett geometriskt oberoende paradigm för att upptäcka fritt, farbart utrymme med minimalt utrymme och strömförbrukning. Dessa är mycket önskvärda egenskaper, särskilt för minifordon. För att garantera robust drift i verkliga scenarier krävs att estimatorn generaliserar väl i olika miljöer. De flesta av de befintliga djupskattare inte överväga generalisering, och bara jämföra deras prestanda på offentligt tillgängliga dataset efter specifik finjustering. Generalisering kan uppnås genom utbildning på flera heterogena dataset, men deras insamling och märkning är kostsamt. I detta brev föreslår vi ett djupt neuralt nätverk för scen djup uppskattning som är utbildad på syntetiska dataset, som tillåter billig generering av marksanningsdata. Vi visar hur detta tillvägagångssätt kan generalisera väl över olika scenarier. Dessutom visar vi hur tillägg av långsiktiga kortsiktiga minneslager i nätverket bidrar till att lindra, i sekventiella bildströmmar, några av de inneboende begränsningarna i monokulära visioner, såsom global skala uppskattning, med låga beräknings omkostnader. Vi visar att nätverket kan generalisera väl med avseende på olika verkliga miljöer utan någon finjustering, uppnå jämförbar prestanda med toppmoderna metoder på KITTI-datauppsättningen. Index Terms-Collision undvikande, intervallanalys, visuell-baserad navigering.
Mancini m.fl. REF implementerade ett långtidsminnesskikt i neurala nätverksmodellen.
Toward Domain Independence for Learning-Based Monocular Depth Estimation
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}