Autonomous Learning of Object Models on a Mobile Robot
Autonomous Learning of Object Models on a Mobile Robot
复制标题
移动机器人上对象模型的自主学习
DOI：
10.1109/lra.2016.2522086
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发表时间：
2017
影响因子：
5.2
通讯作者：
Faulhammer T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Faulhammer T
在这篇文章中，我们提出并评估了一个系统，它允许一个移动的机器人自主检测，模型，并重新识别在日常环境中的对象。虽然其他系统已经展示了这些元素之一，但据我们所知，我们提出了第一个系统，它能够在正常的室内场景中完成所有这些事情，而无需人工交互。我们的系统通过对环境的静态部分进行建模并提取动态元素来检测要学习的对象。然后，它围绕动态元素创建并执行视图计划，以收集其他视图用于学习。最后，这些视图被融合以创建对象模型。该系统的性能进行评估，公开可用的数据集，以及由机器人在受控和不受控的情况下收集的数据。
In this article, we present and evaluate a system, which allows a mobile robot to autonomously detect, model, and re-recognize objects in everyday environments. While other systems have demonstrated one of these elements, to our knowledge, we present the first system, which is capable of doing all of these things, all without human interaction, in normal indoor scenes. Our system detects objects to learn by modeling the static part of the environment and extracting dynamic elements. It then creates and executes a view plan around a dynamic element to gather additional views for learning. Finally, these views are fused to create an object model. The performance of the system is evaluated on publicly available datasets as well as on data collected by the robot in both controlled and uncontrolled scenarios.
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