基于统计几何的形状识别节俭随机探索策略
机器人学
2023-08-10 v1 数学物理
math.MP
摘要
为识别与刻画未知环境或形状,可采用截然不同的策略。近来一种极具前景的方法(尤其在机器人领域)是将探索单元复杂度降至最低。本文表明,通过利用统计几何的力量并引入新的不变特征,可将此节俭策略推向极致。我们证明,一个无任何定向或观测系统、随机探索的基本机器人,能够获取环境的全局信息,如已探索区域的面积与周长值。所探索形状具有任意几何形态,甚至可为非连通的。借助字典,这一最简机器人由此可识别各类形状,如著名纪念碑,甚至阅读文本。
引用
@article{arxiv.2308.04848,
title = {Frugal random exploration strategy for shape recognition using statistical geometry},
author = {Samuel Hidalgo-Caballero and Alvaro Cassinelli and Emmanuel Fort and Matthieu Labousse},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04848},
year = {2023}
}