HIPer：面向多功能移动机器人的仿人场景感知模型
机器人学
2024-07-09 v1
摘要
在开放世界环境中，使用移动服务机器人像人类一样接管任意任务，需要用于决策和高层控制的整体场景感知。本文提出了一种仿人场景感知模型，以最小化人类与机器人能力之间的差距。该方法采用了基本的神经科学概念，例如将感知三元组划分为识别、知识表示和知识解释。识别系统将背景与前景分离，以集成可互换的基于图像的物体检测器和 SLAM；多层知识库以分层结构表示场景信息，并为高层控制提供接口；知识解释方法部署时空场景分析和感知学习以进行自我调整。通过单项消融实验，我们在两个模拟环境和一个真实环境中评估了各组件对取放场景整体性能的影响。
引用
@article{arxiv.2404.17791,
title = {HIPer: A Human-Inspired Scene Perception Model for Multifunctional Mobile Robots},
author = {Florenz Graf and Jochen Lindermayr and Birgit Graf and Werner Kraus and Marco F. Huber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.17791},
year = {2024}
}