Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Bioinspired Approach-Sensitive Neural Network for Collision Detection in Cluttered and Dynamic Backgrounds

論文の概要: A Bioinspired Approach-Sensitive Neural Network for Collision Detection in Cluttered and Dynamic Backgrounds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00857v1
Date: Mon, 1 Mar 2021 09:16:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-04 11:08:24.767932
Title: A Bioinspired Approach-Sensitive Neural Network for Collision Detection in Cluttered and Dynamic Backgrounds
Title（参考訳）: クラッタと動的背景の衝突検出のためのバイオインスパイアアプローチ感応ニューラルネットワーク
Authors: Xiao Huang, Hong Qiao, Hui Li and Zhihong Jiang
Abstract要約: 移動中の物体の迅速かつ堅牢な検出は、ロボット視覚システムにとって重要かつ困難な問題である。哺乳類網膜における神経回路の初等視覚にインスパイアされた,バイオインスパイアされたアプローチ感受性ニューラルネットワーク(AS)を提案する。提案手法は, クラッタや動的背景の衝突を高精度かつロバストに検出するだけでなく, 位置や方向などの衝突情報を抽出し, 迅速な意思決定を支援する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.93930316898735
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Rapid, accurate and robust detection of looming objects in cluttered moving backgrounds is a significant and challenging problem for robotic visual systems to perform collision detection and avoidance tasks. Inspired by the neural circuit of elementary motion vision in the mammalian retina, this paper proposes a bioinspired approach-sensitive neural network (ASNN) that contains three main contributions. Firstly, a direction-selective visual processing module is built based on the spatiotemporal energy framework, which can estimate motion direction accurately via only two mutually perpendicular spatiotemporal filtering channels. Secondly, a novel approach-sensitive neural network is modeled as a push-pull structure formed by ON and OFF pathways, which responds strongly to approaching motion while insensitivity to lateral motion. Finally, a method of directionally selective inhibition is introduced, which is able to suppress the translational backgrounds effectively. Extensive synthetic and real robotic experiments show that the proposed model is able to not only detect collision accurately and robustly in cluttered and dynamic backgrounds but also extract more collision information like position and direction, for guiding rapid decision making.
Abstract（参考訳）: 衝突検出や回避作業を行うロボットの視覚システムにとって、乱雑な動きの背景にある略奪物体の迅速かつ正確でロバストな検出は、重要かつ困難な課題である。本論文は,哺乳類網膜における一次運動視覚の神経回路に触発され,生体感応型アプローチ感応型ニューラルネットワーク (asnn) を提案する。第一に、方向選択型視覚処理モジュールは、時空間エネルギーフレームワークに基づいて構築され、2つの相互垂直時空間フィルタリングチャネルのみを介して正確に運動方向を推定することができる。第二に、新しいアプローチ感応ニューラルネットワークは、横運動に非感応性を持ちながら接近運動に強く応答するオン・オフ経路によって形成されるプッシュプル構造としてモデル化される。最後に、翻訳の背景を効果的に抑制することができる方向選択的阻害の方法が導入されます。広汎な合成および実ロボット実験により,提案モデルでは,衝突の正確な検出だけでなく,位置や方向などの衝突情報を抽出することで,迅速な意思決定を導出できることが示されている。

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