LeRoP：一种基于学习的模块化机器人摄影框架
机器人学
2019-12-02 v1
摘要
我们介绍一种用于自动拍摄人像的新框架。该框架允许机器人使用行人重识别（Person Re-identification）模型跟随一个人到期望位置。当构图被激活时，机器人尝试调整自身位置以形成最能匹配给定模板图像的视角，并最终拍摄照片。模板图像可由框架使用现成的照片评估模型动态预测，或由用户从预定义集合中手动选择。基于模板匹配的视角调整由深度强化学习网络驱动。我们的框架构建于机器人操作系统（ROS）之上。该框架被设计为模块化，以便所有模型可根据需求灵活替换。我们在多种示例上展示框架。特别地，我们在三个室内场景中测试它，并用其拍摄每个场景 20 张照片：十张使用预定义模板，十张使用动态生成的模板。预定义模板的平均调整次数为 ，动态生成模板为 ；平均耗时分别为 和 秒。
引用
@article{arxiv.1911.12470,
title = {LeRoP: A Learning-Based Modular Robot Photography Framework},
author = {Hao Kang and Jianming Zhang and Haoxiang Li and Zhe Lin and TJ Rhodes and Bedrich Benes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.12470},
year = {2019}
}