Abstract-En användbar förmåga för en mobil robot är förmågan att känna igen de objekt i sin miljö som rör sig och förändras (som skiljer sig från bakgrundsobjekt, som till stor del är stationära). Denna förmåga kan förbättra noggrannheten och tillförlitligheten i lokalisering och kartläggning, förbättra robotens förmåga att interagera med sin miljö och underlätta tillämpningar som lagerhantering och stölddetektering. I stället för att betrakta denna uppgift som en svår tillämpning av objektigenkänningsmetoder från datorseende, är detta arbete i linje med en ny trend i samhället mot oövervakade objekt upptäckt och spårning som utnyttjar den grundläggande timliga naturen av data som förvärvats av en robot. Till skillnad från tidigare tillvägagångssätt, som var starkt beroende av beräkningsintensiva tekniker från kartläggning och datorseende, kombinerar vårt tillvägagångssätt visuella funktioner och RGB-D-data på ett enkelt och effektivt sätt för att segmentera objekt från robotsensoriska data. Vi använder sedan en Dirichlet-process för att samla ihop och känna igen objekt. Prestandan i vårt tillvägagångssätt visas inom flera testområden.
Mason Ref tittar på objektet försvinnande för objekt upptäckt med hjälp av en gles visuell funktion representation på RGB-D bilder.
Object disappearance for object discovery
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}