Abstract-Deep-learning har dramatiskt förändrat världen över en natt. Det ökade kraftigt utvecklingen av visuell perception, objektdetektering och taligenkänning, etc. Det tillskrevs de många olika processskikten för abstraktion av inlärningsrepresentationer från massiva data. Fördelarna med djupa konvolutionella strukturer i databehandling motiverade tillämpningar av artificiell intelligens metoder i robotiska problem, särskilt perception och styrsystem, de två typiska och utmanande problem inom robotik. I denna rapport presenteras en kartläggning av det djuplärande forskningslandskapet inom mobil robotteknik. Vi börjar med att införa definition och utveckling av djuplärande inom närliggande områden, särskilt de väsentliga distinktionerna mellan bildbehandling och robotik. Vi beskrev och diskuterade flera typiska tillämpningar och relaterade arbeten inom detta område, följt av fördelarna med deeplearning och relaterade befintliga ramverk. Dessutom betraktas drift i den komplexa dynamiska miljön som en kritisk flaskhals för mobila robotar, såsom för autonom körning. Vi betonar därför ytterligare den senaste tidens framsteg med hur deeplearning bidrar till navigations- och styrsystem för mobila robotar. I slutändan diskuterar vi de öppna utmaningarna och forskningsgränserna.
Lei Tai m.fl. REF genomförde en undersökning av ledande studier inom mobil robotik med hjälp av djup inlärning från perception till styrsystem.
Deep-learning in Mobile Robotics - from Perception to Control Systems: A Survey on Why and Why not
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}