Det är IEEE. Personlig användning av detta material är tillåten. Tillstånd från IEEE måste erhållas för all annan användning, i alla aktuella eller framtida medier, inklusive omprintning/republicering av detta material för reklam- eller marknadsföringsändamål, skapande av nya kollektiva verk, för återförsäljning eller omfördelning till servrar eller listor, eller återanvändning av upphovsrättsskyddade delar av detta verk i andra verk. Abstract-I detta arbete presenterar vi en metod för att spåra och lära dynamiken hos alla objekt i en storskalig robotmiljö. En mobil robot patrullerar miljön och besöker de olika platserna en efter en. Flyttbara föremål upptäcks genom bytesdetektering och spåras under robotutplaceringen. För spårning utökar vi RaoBlackwellized partikelfilter [1] med födelse- och dödsprocesser, vilket gör det möjligt för metoden att hantera ett godtyckligt antal objekt. Målfödslar och föreningar provtas med hjälp av Gibbs provtagning. Parametrarna i systemet lärs sedan med hjälp av Förväntning Maxibilisering algoritm på ett oövervakat sätt. Systemet gör det därför möjligt att lära sig dynamiken i en viss miljö och dess objekt. Algoritmen utvärderas på data som samlats in autonomt av en mobil robot i en kontorsmiljö under en verklig distribution. Vi visar att algoritmen automatiskt identifierar och spårar de rörliga objekten inom 3D-kartor och härleder rimliga dynamiska modeller, vilket avsevärt minskar modelleringsfördomarna i vårt tidigare arbete. Den föreslagna metoden innebär en förbättring jämfört med tidigare metoder för miljödynamiksinlärning eftersom den möjliggör inlärning av finkorniga processer.
I REF patrullerar en robot en inomhusmiljö och upptäcker rörliga föremål genom att ändra detektion och temporalt resonemang.
Multiple Object Detection, Tracking and Long-Term Dynamics Learning in Large 3D Maps
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}