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      【前瞻技術】定位繪圖技術提升機器人認知能力

      發布時間: 42215.385949074 來源:新戰略機器人網

      核心提示: 研究人員指出,傳統目標識別系統可能需要對這些矩形區域重畫幾千次。因為從某個角度來看,兩個并排的物體看起來好像是一個,特別是當它們顏色相似的時候。因此系統必須對一些假設進行測試,比如假設它們是一個,或假設它們是分開的。

      在近日于意大利羅馬召開的“機器人學:科學與系統大會”上,美國麻省理工學院(MIT)的科研團隊展示了如何用“同步定位與繪圖”(SLAM)技術來提高目標識別系統的性能。

      SLAM技術能讓移動機器人自我定位、繪制出自身所在位置的地圖;目標認知系統是未來機器人的關鍵組成部分,幫助它們操縱身邊的物體。新的目標識別系統由MIT機械工程系教授約翰·萊奧納德的團隊設計,他們將目前的SLAM技術和目標認知算法結合,只用普通的視頻攝像機作外部輸入,把不同角度獲取的信息融合在一起,使系統性能可媲美特種機器人目標認知系統,而后者需要深度測量和視覺信息。

      論文第一作者、MIT計算機科學與工程系研究生蘇迪普·皮爾萊說,在猜測圖像中包含了哪些物體之前,新系統會首先識別兩個物體之間的邊界,初步分析顏色轉變,在此基礎上把圖像分成多個各自包含某種物體的矩形區域,然后對每個區域內的像素作識別計算。

      研究人員指出,傳統目標識別系統可能需要對這些矩形區域重畫幾千次。因為從某個角度來看,兩個并排的物體看起來好像是一個,特別是當它們顏色相似的時候。因此系統必須對一些假設進行測試,比如假設它們是一個,或假設它們是分開的。

      而SLAM技術生成的圖像是三維的,所以在區分近距離物體方面比單一角度分析系統好得多。用SLAM技術來指導圖像分割并分區計算,在處理假設時效率更高。更重要的是,SLAM技術能把不同角度圖像的分區與目標識別系統關聯起來,對各圖區作分析,就可能繪出同一物體的不同角度,提高系統識別能力。

      目前,該團隊正在探索SLAM技術的核心難題“環路閉合”,即在機器人繪制它所在地地圖時,可能發現它以前來過這里——比如從不同的門進入同一個房間它要能認出以前到過哪些地方,才能把來自不同角度的地圖數據更好地結合在一起。

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