Cooperative place recognition in robotic swarms
Cooperative place recognition in robotic swarms
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机器人群中的合作位置识别
DOI：
10.1145/3412841.3441954
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Stegagno, Paolo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Brent, Sarah;Yuan, Chengzhi;Stegagno, Paolo
在本文中，我们提出了一项关于地标识别的研究，作为现实世界机器人群设置的定位设置的一步。在现实世界中，地标识别通常通过使用计算密集型卷积神经网络作为地点识别问题来解决。然而，机器人群的组件通常具有有限的计算和传感能力，仅允许应用相对较浅的网络，从而导致很大比例的识别错误。在之前解决类似设置（协作对象识别）的尝试中，[1] 的作者演示了如何使用群体和朴素贝叶斯分类器之间的通信来大幅提高正确识别率。该论文与群体定位设置不兼容的假设是所有群体组件都会查看同一对象。在本文中，我们建议使用权重因子来重现这一假设。通过使用模拟数据，我们表明，即使在机器人观察不同物体的情况下，我们的方法也能提供高识别率。
In this paper we propose a study on landmark identification as a step towards a localization setup for real-world robotic swarms setup. In real world, landmark identification is often tackled as a place recognition problem through the use of computationally intensive Convolutional Neural Networks. However, the components of a robotic swarm usually have limited computational and sensing capabilities that allows only for the application of relatively shallow networks that results in large percentage of recognition errors. In a previous attempt of solving a similar setup - cooperative object recognition - the authors of [1] have demonstrated how the use of communication among a swarm and a naive Bayes classifier was able to substantially improve the correct recognition rate. An assumption of that paper not compatible with a swarm localization setup was that all swarm components would be looking at the same object. In this paper, we propose the use of a weighting factor to relapse this assumption. Through the use of simulation data, we show that our approach provides high recognition rates even in situations in which the robots would look at different objects.
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基于多传感器外观的地点识别
DOI：
10.1109/crv.2013.35
发表时间：
2013
期刊：
2013 International Conference on Computer and Robot Vision
影响因子：
--
作者：
J. Collier;Stephen Se;Vinay Kotamraju
通讯作者：
Vinay Kotamraju
条形多智能体系统的分布式群体聚合算法
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
IEEE/RJS International Conference on Intelligent RObots and Systems
影响因子：
--
作者：
R. Carpio;L. Giulio;E. Garone;G. Ulivi;A. Gasparri
通讯作者：
A. Gasparri
使用机器人群清理溢油
DOI：
--
发表时间：
2012
期刊：
International Conference on Advances in Computing and Information Technology
影响因子：
--
作者：
E. Zahugi;M. M. Shanta;T. Prasad
通讯作者：
T. Prasad
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DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
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--
作者：
P. Stegagno;Caterina Massidda;H. Bülthoff
通讯作者：
H. Bülthoff
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DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
IEEE International Conference on Automation Science and Engineering
影响因子：
--
作者：
Dong;A. Oh;Tae
通讯作者：
Tae