論文の概要: A Hybrid Learner for Simultaneous Localization and Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01158v1
• Date: Mon, 4 Jan 2021 18:41:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 01:46:04.346002
• Title: A Hybrid Learner for Simultaneous Localization and Mapping
• Title（参考訳）: 同時ローカライズとマッピングのためのハイブリッド学習器
• Authors: Thangarajah Akilan and Edna Johnson and Japneet Sandhu and Ritika Chadha and Gaurav Taluja
• Abstract要約: 同時ローカライゼーション・マッピング(slam)は、移動プラットフォームの動的運動経路を予測するために用いられる。 本研究は,機能融合を超えたハイブリッド学習モデルを提案する。 それは異なった深いネットワークの上の層の突然変異によってSLAMのフロントエンドの特徴の抽出器の重量の増強を遂行します。 独立に訓練されたモデルからの軌道予測は、位置の詳細を洗練するために集約される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1041384320978267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simultaneous localization and mapping (SLAM) is used to predict the dynamic motion path of a moving platform based on the location coordinates and the precise mapping of the physical environment. SLAM has great potential in augmented reality (AR), autonomous vehicles, viz. self-driving cars, drones, Autonomous navigation robots (ANR). This work introduces a hybrid learning model that explores beyond feature fusion and conducts a multimodal weight sewing strategy towards improving the performance of a baseline SLAM algorithm. It carries out weight enhancement of the front end feature extractor of the SLAM via mutation of different deep networks' top layers. At the same time, the trajectory predictions from independently trained models are amalgamated to refine the location detail. Thus, the integration of the aforesaid early and late fusion techniques under a hybrid learning framework minimizes the translation and rotation errors of the SLAM model. This study exploits some well-known deep learning (DL) architectures, including ResNet18, ResNet34, ResNet50, ResNet101, VGG16, VGG19, and AlexNet for experimental analysis. An extensive experimental analysis proves that hybrid learner (HL) achieves significantly better results than the unimodal approaches and multimodal approaches with early or late fusion strategies. Hence, it is found that the Apolloscape dataset taken in this work has never been used in the literature under SLAM with fusion techniques, which makes this work unique and insightful.
• Abstract（参考訳）: 同時ローカライゼーション・マッピング(slam)は、位置座標と物理環境の正確なマッピングに基づいて、移動プラットフォームの動的運動経路を予測するために用いられる。 SLAMは拡張現実(AR)、自動運転車、Vizに大きな可能性を秘めている。 自動運転車、ドローン、自律ナビゲーションロボット(ANR)。 本研究は,特徴融合を超越したハイブリッド学習モデルを導入し,ベースラインSLAMアルゴリズムの性能向上に向けたマルチモーダルウェイトミシン戦略を実行する。 SLAMのフロントエンド特徴抽出器の重量増強は、異なるディープネットワークのトップ層の突然変異によって行われる。 同時に、独立に訓練されたモデルからの軌道予測は、位置の詳細を洗練するために集約される。 このように,ハイブリッド学習フレームワークによる早期・後期融合技術の統合により,SLAMモデルの翻訳・回転誤差を最小化する。 本研究では,resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,vgg16,vgg19,alexnetなど,著名なディープラーニング(dl)アーキテクチャを実験的解析に活用する。 複合学習者(HL)は, 早期・後期の融合戦略を用いた一助的アプローチやマルチモーダルアプローチよりも有意に優れた結果が得られることを示す。 したがって、この研究で得られたアポロスケープのデータセットは、SLAMの論文に融合技術で使われていないため、この研究はユニークで洞察力に富んでいる。

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