基于像素的端到端深度主动推断用于身体感知与动作
计算机视觉与模式识别
2021-02-08 v3 人工智能
机器学习
机器人学
神经元与认知
摘要
我们提出了一种受人体感知与动作启发的基于像素的深度主动推断算法（PixelAI）。我们的算法将神经科学中根植于变分推断的自由能原理与深度卷积解码器相结合，以将该算法扩展到直接处理原始视觉输入并提供在线自适应推断。我们的方法通过在模拟和真实的 Nao 机器人中研究身体感知与动作得到了验证。结果表明，我们的方法使机器人能够执行 1) 仅使用单目相机图像对其手臂进行动态身体估计，以及 2) 在视觉空间中对“想象”的手臂姿态进行自主触及。这表明，将机器人与人体的身体感知和动作均视为由持续感官输入引导的主动推断问题，可得到有效解决。
引用
@article{arxiv.2001.05847,
title = {End-to-End Pixel-Based Deep Active Inference for Body Perception and Action},
author = {Cansu Sancaktar and Marcel van Gerven and Pablo Lanillos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.05847},
year = {2021}
}