基于杂波切片的空间即时识别方法用于室内空间分类
机器人学
2021-01-13 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
建筑空间是不断演变的动态环境，需要持续的测量、检查和评估。对此类空间的传统人工检查是一项艰巨且耗时的活动。使用机器人智能体的自动化可成为一种有效解决方案。具备感知能力的机器人能够自主分类和测量室内建筑空间。在本文中，我们提出一种新颖的即时识别方法，利用杂波的独特特征对室内空间进行粗分类。借助杂波提供的上下文，我们识别走廊、楼梯、共享空间和休息室等常见室内空间。所提出的杂波切片流程在所给杂波切片数据集上达到了93.6%的最高准确率。这种与传感器无关的方法可推广至多个领域，使智能自主智能体更好地感知其环境。
引用
@article{arxiv.2101.04262,
title = {Clutter Slices Approach for Identification-on-the-fly of Indoor Spaces},
author = {Upinder Kaur and Praveen Abbaraju and Harrison McCarty and Richard M. Voyles},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.04262},
year = {2021}
}
备注
First two authors share equal contribution. Presented at ICPR2020 The 25th International Conference on Pattern Recognition, PRAConBE Workshop