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Path-Following Navigation Network Using Sparse Visual Memory
Hwiyeon Yoo,Nuri Kim,Jeongho Park,Songhwai Oh 제어로봇시스템학회 2020 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2020 No.10
Following a demonstration path without observing exact location of an agent is a challenging navigation problem. Especially, considering the probabilistic transition function of the agent makes the problem hard to solve with an exact action decision, so learning-based approaches have been used to solve this task. For example, a previous method by Kumar and Gupta et al., robust path following network (RPF), is a neural-network-based method using visual memories of the demonstration. Although the RPF shows good performances on the path-following task, it does not consider the efficiency of the visual memory since it requires the entire visual memory of the demonstration. In this paper, we propose a path-following network using sparse memory of the demonstration path that can deal with various sparsity of the visual memory. For each time step, the proposed network makes soft attention on the sparse memory to control the agent. We test the proposed model on the Habitat simulator using MatterPort3D dataset with various sparsity of memory. The experimental results show that the proposed method achieves 81.9% of success rate and 73.7% of SPL on a model with 0.8 memory sparsity, and also the results of the models with other memory sparsity achieve reasonable performances compare to the baseline methods.
모바일 로봇 네비게이션을 위한 실외환경 3차원 시뮬레이션 데이터셋
유휘연(Hwiyeon Yoo),최윤호(Yunho Choi),권오빈(Obin Kwon),오성회(Songhwai Oh) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
모바일 로봇 네비게이션은 로봇의 실용적인 활용에 있어서 가장 핵심적인 문제 중 하나이다. 최근에는 특히 인공신경망을 활용하여 시각적 정보 기반의 환경 인지 및 로봇의 행동 판단 정책을 학습하는 연구가 활발해지고 있다. 인공신경망을 학습시키기 위해서는 많은 학습 데이터가 필요한데 이를 현실 데이터로 수집하는 것이 어렵기 때문에 실제 환경과 유사한 데이터를 모을 수 있을 정도로 정교한 시뮬레이터 환경을 구현하는 것이 중요하다. 이러한 모바일 로봇을 위한 시뮬레이터는 실제 환경에서 수집한 3차원 데이터를 바탕으로 해당 환경을 모사하여 구현되었으며 주로 실내환경에 국한되어 있었다. 본 논문에서는 실외환경에서 데이터를 수집하여 Habitat 시뮬레이션 환경에서 사용이 가능하게 만들었으며 해당 시뮬레이션 환경에서 모바일 로봇 네비게이션이 가능함을 확인하였다.
Vision-Based 3D Reconstruction Using a Compound Eye Camera
Wooseok Oh,Hwiyeon Yoo,Timothy Ha,Songhwai Oh 제어로봇시스템학회 2021 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
The vision-based 3D reconstruction methods have various advantages and can be used in various applications such as navigation. Although various vision-based methods are being studied, it is difficult to reconstruct many parts at once with a general camera because of a small FOV. To solve this problem, we propose a coarse but lightweight reconstruction method using a camera with a unique structure called a compound eye with various advantages such as large FOV. In the process, we devise a network that performs depth estimation on a compound eye structure to obtain a depth image containing 3D information from an RGB image. We tested our methods by collecting data using a compound eye camera implemented in a Gazebo simulation and simulation scenes we created. As a result, our 3D reconstruction method using the data we collected and the confidence score from our depth estimation result, can capture the environment with a high recall of 97.51%.