N-QR：用于多机器人实例对应的自然快速响应码
机器人学
2024-03-12 v1
摘要
图像对应是机器人学中许多任务（如视觉融合、定位和建图）的支柱。然而，现有的对应方法无法扩展到大型多机器人系统，并且当图像特征微弱、模糊或不断演变时，这些方法会遇到困难。作为回应，我们提出了自然快速响应码，即N-QR，它能够在异构机器人的大规模团队之间实现快速且可靠的对应。我们的方法像QR码一样工作，使用基于关键点的对齐、快速编码以及通过自然模式的图像块集合进行纠错。我们在一个生产规模的机器人农场中部署了我们的算法，在那里必须跨许多机器人匹配不断生长的植物组。我们证明了与几个基线相比具有优越的性能，获得了88.2%的检索准确率。我们的方法泛化到一个拥有100个机器人的农场，实现了12.5倍的带宽减少和20.5倍的加速。我们利用我们的方法对应了70万株植物，并确认了机器人播种策略与发芽之间的联系。
引用
@article{arxiv.2403.05815,
title = {N-QR: Natural Quick Response Codes for Multi-Robot Instance Correspondence},
author = {Nathaniel Moore Glaser and Rajashree Ravi and Zsolt Kira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.05815},
year = {2024}
}
备注
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2024