Med utvecklingen av människa-robotinteraktion (HRI) blir förmågan hos en robot att utföra uppgifter på hög nivå i komplexa miljöer snabbt ett nödvändigt krav. Därför är det önskvärt att en robot förstår miljön på både geometriska och semantiska nivåer. Därför har forskningen om platsklassificering ökat i popularitet under de senaste åren. Efter eran av heuristiska och regelbaserade tillvägagångssätt har övervakade inlärningsalgoritmer i stor utsträckning använts för detta ändamål, vilket visar tillfredsställande prestandanivåer. De flesta av dessa metoder har dock endast utbildats och testats i samma miljöer och därmed hindrat en generaliserad lösning. I detta papper har vi föreslagit en semi-övervakad plats klassificering över en generaliserad voronoi graf (SPCoGVG) som är en semi-övervakad läranderam som består av tre tekniker: stöd vektor maskin (SVM), villkorliga slumpmässiga fält (CRF) och generaliserade voronoi graf (GVG), för att förbättra den allmänna användbarheten. Det inneboende problemet med att träna CRF med delvis observerade data har lösts med hjälp av en ny parameteruppskattningsalgoritm. Den föreslagna algoritmens effektivitet valideras genom omfattande analys av data som samlats in vid internationella universitetsmiljöer.
Arbetet utvidgades ytterligare för att ta itu med lösningens allmängiltighet genom en halvövervakad platsklassificering över en generaliserad Voronoi-graf (SPCoGVG) REF.
Towards generalization of semi-supervised place classification over generalized Voronoi graph
{'venue': 'Robotics Auton. Syst.', 'journal': 'Robotics Auton. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}