在iCub人形机器人上实现深度驱动的视觉注意：使用说明与新视角
机器人学
2015-09-24 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
深度感知在人类邻近空间交互中的重要性是公认的事实。因此，同样众所周知的是，利用良好立体信息的可能性将简化并在许多情况下启用人形机器人平台上多种注意与交互行为。然而，从移动立体相机计算实时且鲁棒的双眼视差图的困难，常常阻碍依赖此类线索在真实场景中以视觉引导机器人注意与动作。本文的贡献有两方面：首先，我们展示了A. Geiger等人2010年提出的用于计算视差图的高效大规模立体匹配算法（ELAS）非常适合于在如iCub机器人这样的人形机器人平台上使用；其次，我们展示了在配备快速可靠的立体系统后，在自然环境中实现相对具有挑战性的视觉行为所需的努力可大幅减少。作为一个案例研究，我们考虑机器人被要求将注意力聚焦于场景中附近一个物体的常见情况，展示了一种简单但有效的基于视差的分段方法如何解决此问题。此例确实为多种其他类似应用铺平了道路。
引用
@article{arxiv.1509.06939,
title = {Enabling Depth-driven Visual Attention on the iCub Humanoid Robot: Instructions for Use and New Perspectives},
author = {Giulia Pasquale and Tanis Mar and Carlo Ciliberto and Lorenzo Rosasco and Lorenzo Natale},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.06939},
year = {2015}
}