Abstract-This paper beskriver en metod för att klassificera terrängens traversabilitet genom att kombinera oövervakad inlärning av färgmodeller som förutsäger scengeometri med övervakad inlärning av förhållandet mellan geometriska egenskaper och traversabilitet. Ett neuralt nätverk tränas offline på handmärkta geometriska funktioner som beräknas från stereodata. En online-process lär sig sambandet mellan färg och geometri, vilket gör det möjligt för roboten att bedöma traversabiliteten i regioner för vilka det finns liten räckvidd information genom att uppskatta geometrin från färgen på scenen och överföra detta till neurala nätverket. Denna online-process är kontinuerlig och extremt snabb, vilket möjliggör snabba anpassningar till olika ljusförhållanden och terrängförändringar. Känsligheten i traversabilitetsbedömningen justeras ytterligare online genom återkoppling från robotens stötfångare. Terrängbedömningar från färgsorteraren slås samman med rena geometriska klassificeringar i ett rutnät genom att beräkna skärningspunkten mellan strålen i samband med en pixel och ett markplan som beräknas från stereoområdets data. Vi presenterar resultat från DARPA-ledda tester som visar dess effektivitet i en mängd olika utomhusmiljöer.
Happold m.fl. REF utbildar ett neuralt nätverk offline på handmärkta geometriska funktioner som beräknas från stereodata för online-Traversability analys med hjälp av förutsägelserna i det utbildade nätverket.
Enhancing Supervised Terrain Classification with Predictive Unsupervised Learning
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}