澄清半满还是半空问题：多模态容器分类
机器人学
2023-07-18 v1 人工智能
摘要
多模态集成是使机器人感知世界的关键组成部分。多模态带来若干必须考虑的难题，例如如何集成与融合数据。本文中，我们比较了融合视觉、触觉和本体感知数据的不同可能性。数据直接在NICOL机器人上记录于一个实验设置中，该设置要求机器人对容器及其内容物进行分类。由于容器的不同性质，各模态的使用在不同类别间可能有极大差异。我们展示了在此用例中多模态方案的优越性，并评估了在不用时间步集成数据的三种融合策略。我们发现最佳融合策略的准确率比仅使用单一感官的最佳策略高15%。
引用
@article{arxiv.2307.08471,
title = {Clarifying the Half Full or Half Empty Question: Multimodal Container Classification},
author = {Josua Spisak and Matthias Kerzel and Stefan Wermter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.08471},
year = {2023}
}
备注
Preprint for ICANN 2023