論文の概要: Unsupervised Learning for Subterranean Junction Recognition Based on 2D Point Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04225v1
• Date: Sun, 7 Jun 2020 18:36:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 08:30:52.755539
• Title: Unsupervised Learning for Subterranean Junction Recognition Based on 2D Point Cloud
• Title（参考訳）: 2次元点雲に基づく地下接合認識のための教師なし学習
• Authors: Sina Sharif Mansouri, Farhad Pourkamali-Anaraki, Miguel Castano Arranz, Ali-akbar Agha-mohammadi, Joel Burdick, and George Nikolakopoulos
• Abstract要約: 本稿では, 獲得した2次元点雲に基づいて地下環境におけるトンネル接合数を検出するための, 教師なし学習フレームワークを提案する。 我々は,複数の現実的なシミュレーションや地下環境の実際の飛行から収集した複数のデータセットを用いて,開発フレームワークを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8532191223676517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article proposes a novel unsupervised learning framework for detecting the number of tunnel junctions in subterranean environments based on acquired 2D point clouds. The implementation of the framework provides valuable information for high level mission planners to navigate an aerial platform in unknown areas or robot homing missions. The framework utilizes spectral clustering, which is capable of uncovering hidden structures from connected data points lying on non-linear manifolds. The spectral clustering algorithm computes a spectral embedding of the original 2D point cloud by utilizing the eigen decomposition of a matrix that is derived from the pairwise similarities of these points. We validate the developed framework using multiple data-sets, collected from multiple realistic simulations, as well as from real flights in underground environments, demonstrating the performance and merits of the proposed methodology.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,獲得した2次元点雲に基づく地下環境におけるトンネル接合数を検出するための教師なし学習フレームワークを提案する。 このフレームワークの実装は、未知の領域の飛行プラットフォームやロボットホーミングミッションをナビゲートするために、高レベルのミッションプランナーに貴重な情報を提供する。 このフレームワークはスペクトルクラスタリングを利用して、非線型多様体上の連結データポイントから隠れた構造を発見できる。 スペクトルクラスタリングアルゴリズムは、これらの点の対の類似性から導かれる行列の固有分解を利用して、元の2次元点雲のスペクトル埋め込みを計算する。 提案手法の性能とメリットを実証し,複数の現実的なシミュレーションから収集した複数のデータセットと,地下環境における実飛行から収集したフレームワークを検証した。

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