論文の概要: Towards bio-inspired unsupervised representation learning for indoor aerial navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09326v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 08:42:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-19 03:02:15.538549
• Title: Towards bio-inspired unsupervised representation learning for indoor aerial navigation
• Title（参考訳）: バイオインスパイアされた非教師なし表現学習をめざして
• Authors: Ni Wang, Ozan Catal, Tim Verbelen, Matthias Hartmann, Bart Dhoedt
• Abstract要約: 本研究では,生物にインスパイアされた深層学習アルゴリズムによる同時位置決めとマッピング(SLAM)とそのドローンナビゲーションシステムへの応用について述べる。 本稿では,低次元潜在状態記述子を出力し,知覚的エイリアスに対する感度を軽減し,高効率な組込みハードウェアの開発を行う教師なし表現学習手法を提案する。 設計したアルゴリズムは,室内の倉庫環境において収集されたデータセットに基づいて評価され,最初の結果はロバストな屋内航法の実現可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.26712082692017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aerial navigation in GPS-denied, indoor environments, is still an open challenge. Drones can perceive the environment from a richer set of viewpoints, while having more stringent compute and energy constraints than other autonomous platforms. To tackle that problem, this research displays a biologically inspired deep-learning algorithm for simultaneous localization and mapping (SLAM) and its application in a drone navigation system. We propose an unsupervised representation learning method that yields low-dimensional latent state descriptors, that mitigates the sensitivity to perceptual aliasing, and works on power-efficient, embedded hardware. The designed algorithm is evaluated on a dataset collected in an indoor warehouse environment, and initial results show the feasibility for robust indoor aerial navigation.
• Abstract（参考訳）: GPSを内蔵した屋内環境での航空航法は、まだオープンな課題だ。 ドローンは、よりリッチな視点から環境を認識でき、他の自律プラットフォームよりも厳密な計算とエネルギーの制約がある。 この問題に対処するため,本研究では,生物に触発されたslamとそのドローンナビゲーションシステムへの応用に関する深層学習アルゴリズムを提示する。 本稿では,低次元潜在状態記述子を出力し,知覚的エイリアスに対する感度を軽減し,高効率な組込みハードウェアの開発を行う教師なし表現学習手法を提案する。 設計したアルゴリズムは,室内倉庫環境で収集したデータセット上で評価され,最初の結果は,堅牢な室内空中ナビゲーションの実現可能性を示す。

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