面向辅助无人车的边缘深度学习高性价比人员跟随系统
机器人学
2020-11-02 v1
摘要
上个世纪的重要统计数据显示世界人口平均年龄急剧上升，老年人数量随之增长。服务机器人应用有潜力提供系统与工具，以支持老年人在家中日常生活中的自主与自立，从而避免由第三方对其进行监护的任务。在此背景下，我们提出了一种高性价比的模块化方案，用于在室内家庭环境中检测并跟随人。我们利用深度学习优化技术的最新进展，并比较了不同的神经网络加速器，以在边缘端提供鲁棒且灵活的人员跟随系统。我们所提出的高性价比且节能的方案可与既有的导航栈完全集成，并为完全自主且自包含的服务机器人应用的开发奠定基础。
引用
@article{arxiv.2008.13474,
title = {A Cost-Effective Person-Following System for Assistive Unmanned Vehicles with Deep Learning at the Edge},
author = {Anna Boschi and Francesco Salvetti and Vittorio Mazzia and Marcello Chiaberge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.13474},
year = {2020}
}