Vi presenterar halvövervakade djupt lärande metoder för traversability uppskattning från fisheye bilder. Vår metod, GONet, och de föreslagna utbyggnader utnyttja Generative Adversarial Networks (GANS) för att effektivt förutsäga om området som ses i indataavbildning(ar) är säkert för en robot att passera. Dessa metoder tränas med många positiva bilder av traverserbara platser, men bara en liten uppsättning negativa bilder som skildrar blockerade och osäkra områden. Detta gör de föreslagna metoderna praktiska. Positiva exempel kan enkelt samlas in genom att helt enkelt driva en robot genom traverserbara utrymmen, samtidigt som att få negativa exempel är tidskrävande, kostsamt och potentiellt farligt. Genom omfattande experiment och flera demonstrationer visar vi att de föreslagna traversability estimeringsstrategierna är robusta och kan generaliseras till osedda scenarier. Vidare visar vi att våra metoder är minneseffektiva och snabba, vilket möjliggör realtidsdrift på en mobil robot med enstaka eller stereo fisheye-kameror. Som en del av våra bidrag öppnar vi två nya datauppsättningar för traversability estimering. Dessa datauppsättningar består av cirka 24h videor från mer än 25 inomhusmiljöer. Våra metoder överträffar baslinjemetoderna för uppskattning av transverserbarhet på dessa nya datauppsättningar.
Till exempel, GONet REF, som vi använder i vårt system, innehåller en Generative Adversarial Network (GAN) tränas på ett semi-övervakat sätt från traversable bilder av en fisheye kamera.
GONet: A Semi-Supervised Deep Learning Approach For Traversability Estimation
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}