論文の概要: Collaborative Recognition of Feasible region with Aerial and Ground Robots through DPCN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00947v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 12:22:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:04:56.380845
• Title: Collaborative Recognition of Feasible region with Aerial and Ground Robots through DPCN
• Title（参考訳）: DPCNによる空中・地上ロボットによる実現可能領域の認識
• Abstract要約: 地上ロボットは、障害物に近づいた場合にのみ衝突し、危険を感知して行動を起こすことができ、通常は衝突を避けるには遅すぎる。 航空ロボットと地上ロボットのコラボレーションにより、実現可能な地域を認識します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.10669609583837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ground robots always get collision in that only if they get close to the obstacles, can they sense the danger and take actions, which is usually too late to avoid the crash, causing severe damage to the robots. To address this issue, we present collaboration of aerial and ground robots in recognition of feasible region. Taking the aerial robots' advantages of having large scale variance of view points of the same route which the ground robots is on, the collaboration work provides global information of road segmentation for the ground robot, thus enabling it to obtain feasible region and adjust its pose ahead of time. Under normal circumstance, the transformation between these two devices can be obtained by GPS yet with much error, directly causing inferior influence on recognition of feasible region. Thereby, we utilize the state-of-the-art research achievements in matching heterogeneous sensor measurements called deep phase correlation network(DPCN), which has excellent performance on heterogeneous mapping, to refine the transformation. The network is light-weighted and promising for better generalization. We use Aero-Ground dataset which consists of heterogeneous sensor images and aerial road segmentation images. The results show that our collaborative system has great accuracy, speed and stability.
• Abstract（参考訳）: 地上ロボットは、障害物に近づいた場合にのみ衝突し、危険を感知して行動を起こすことができ、通常は衝突を避けるには遅すぎるため、ロボットに深刻な損傷を与える。 この問題に対処するため,実現可能な地域を認識した空地ロボットと地上ロボットのコラボレーションを提案する。 地上ロボットと同じ経路の視点を大規模に分散させることによる空中ロボットの利点を活かし、協調作業は地上ロボットの道路区分に関するグローバルな情報を提供し、実現可能な領域を入手し、事前の姿勢を調整できるようにする。 通常の状況下では、これらの2つのデバイス間の変換はGPSによって得られるが、誤りが多く、実現可能な領域の認識に直接的に悪影響を及ぼす。 そこで我々は, 深層位相相関ネットワーク (DPCN) と呼ばれる異種センサ計測の整合化における最先端の研究成果を利用して, 異種マッピングの性能を向上する。 ネットワークは軽量で、より良い一般化を約束している。 ヘテロジニアスなセンサ画像と空中道路セグメンテーション画像からなるAero-Groundデータセットを用いた。 その結果,協調システムは精度,速度,安定性に優れていた。

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