論文の概要: Trajectory annotation using sequences of spatial perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05383v1
• Date: Sat, 11 Apr 2020 12:22:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 09:58:55.275535
• Title: Trajectory annotation using sequences of spatial perception
• Title（参考訳）: 空間知覚のシーケンスを用いた軌道アノテーション
• Authors: Sebastian Feld (1), Steffen Illium (1), Andreas Sedlmeier (1), Lenz Belzner (2) ((1) Mobile and Distributed Systems Group LMU Munich, (2) MaibornWolff Munich)
• Abstract要約: 近い将来、より多くのマシンが人間の空間の近くでタスクを実行するようになる。 この作業は、この課題に対処するための基盤を構築します。 本稿では,ニューラルオートエンコーディングに基づく教師なし学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the near future, more and more machines will perform tasks in the vicinity of human spaces or support them directly in their spatially bound activities. In order to simplify the verbal communication and the interaction between robotic units and/or humans, reliable and robust systems w.r.t. noise and processing results are needed. This work builds a foundation to address this task. By using a continuous representation of spatial perception in interiors learned from trajectory data, our approach clusters movement in dependency to its spatial context. We propose an unsupervised learning approach based on a neural autoencoding that learns semantically meaningful continuous encodings of spatio-temporal trajectory data. This learned encoding can be used to form prototypical representations. We present promising results that clear the path for future applications.
• Abstract（参考訳）: 近い将来、より多くのマシンが人間の空間の近くでタスクを実行したり、空間的に拘束された活動で直接支援したりできるようになる。 言語コミュニケーションとロボットユニットと/または人間とのインタラクションを単純化するために、信頼できるロバストなシステム w.r.t. ノイズおよび処理結果が必要である。 この作業は、このタスクに対処するための基盤を構築します。 軌道データから学習した内部空間知覚の連続的表現を用いて、我々のアプローチクラスタは、その空間的文脈に依存する。 時空間軌跡データの意味的に意味のある連続的な符号化を学習するニューラルオートエンコーディングに基づく教師なし学習手法を提案する。 この学習された符号化は、原型表現を形成するために使用できる。 今後の応用への道を切り開く有望な結果を提示する。

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