使用全卷积网络感知与推理液体
机器人学
2017-09-26 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
液体是人类环境中许多常见操作任务的重要组成部分。如果我们希望机器人能够完成这类任务，它们必须能够以智能的方式与液体交互。本文研究了机器人感知与推理液体的方法。即，机器人提出以下问题：视觉数据流中什么是液体？以及我如何利用这些信息推断出所有可能存在液体的地方？我们收集了两个数据集来评估这些问题，一个使用逼真的液体模拟器，另一个在我们的机器人上。我们使用全卷积神经网络来学习在倾倒序列中检测和跟踪液体。结果表明，这些网络能够感知和推理液体，并且整合时间信息对于良好地执行此类任务至关重要。
引用
@article{arxiv.1703.01564,
title = {Perceiving and Reasoning About Liquids Using Fully Convolutional Networks},
author = {Conor Schenck and Dieter Fox},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.01564},
year = {2017}
}
备注
In The International Journal of Robotics Research (to appear)