De flesta tillvägagångssätt för robotlokalisering är beroende av geometriska egenskaper på låg nivå såsom punkter, linjer och plan. I detta papper använder vi objektigenkänning för att få semantisk information från robotens sensorer och överväga uppgiften att lokalisera roboten inom en tidigare karta över landmärken, som är kommenterade med semantiska etiketter. Eftersom objektigenkänningsalgoritmer missar upptäckter och skapar falsklarm, är korrekt databindning mellan upptäckterna och landmärkena på kartan central för det semantiska lokaliseringsproblemet. Istället för de traditionella vektorbaserade representationerna använder vi slumpmässiga finita uppsättningar för att representera objektens upptäckter. Detta gör att vi uttryckligen kan införliva missade upptäckter, falsklarm och databindning i sensormodellen. Vårt andra bidrag är att minska problemet med att beräkna sannolikheten för en set-värderad observation på problemet med att beräkna en matris permanent. Det är denna avgörande omvandling som gör det möjligt för oss att lösa det semantiska lokaliseringsproblemet med en polynom-tids approximation till det set-baserade Bayes-filtret. Prestandan i vårt arbetssätt demonstreras i simulering och i en verklig miljö med hjälp av en deformerbar delmodellbaserad objektdetektor. Jämförelser görs med den traditionella lidarbaserade geometriska Monte-Carlo lokalisering.
Och i REF, författarna tar upp lokaliseringsuppgiften från endast objekt observation i en tidigare semantisk karta genom att beräkna en matris permanent.
Semantic Localization Via the Matrix Permanent
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}