論文の概要: DeepIPC: Deeply Integrated Perception and Control for Mobile Robot in
Real Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09934v1
- Date: Wed, 20 Jul 2022 14:20:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-21 12:55:57.216877
- Title: DeepIPC: Deeply Integrated Perception and Control for Mobile Robot in
Real Environments
- Title(参考訳): DeepIPC:実環境における移動ロボットの深い統合認識と制御
- Authors: Oskar Natan and Jun Miura
- Abstract要約: DeepIPCは、モバイルロボットを自律的に駆動する際の知覚と制御の両方のタスクを処理する、エンドツーエンドのマルチタスクモデルである。
実環境における様々な条件下で運転記録を予測し,自動走行を行うことにより,モデルの評価を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.512827436728378
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose DeepIPC, an end-to-end multi-task model that handles both
perception and control tasks in driving a mobile robot autonomously. The model
consists of two main parts, perception and controller modules. The perception
module takes RGB image and depth map to perform semantic segmentation and
bird's eye view (BEV) semantic mapping along with providing their encoded
features. Meanwhile, the controller module processes these features with the
measurement of GNSS locations and angular speed to estimate waypoints that come
with latent features. Then, two different agents are used to translate
waypoints and latent features into a set of navigational controls to drive the
robot. The model is evaluated by predicting driving records and performing
automated driving under various conditions in the real environment. Based on
the experimental results, DeepIPC achieves the best drivability and multi-task
performance even with fewer parameters compared to the other models.
- Abstract(参考訳): 本稿では,移動ロボットを自律的に駆動する際の知覚と制御の両タスクを処理する,エンドツーエンドマルチタスクモデルであるDeepIPCを提案する。
モデルは2つの主要部分、知覚モジュールとコントローラモジュールから構成される。
知覚モジュールは、RGB画像と深度マップを使用してセマンティックセグメンテーションと鳥の目視(BEV)セマンティックマッピングを行い、そのエンコードされた特徴を提供する。
一方、コントローラモジュールは、これらの特徴をGNSS位置の測定と角速度で処理し、遅延する特徴を持つウェイポイントを推定する。
次に、2つの異なるエージェントを使用して、ウェイポイントと潜伏した特徴を一連のナビゲーション制御に翻訳し、ロボットを駆動する。
実環境における様々な条件下で運転記録を予測し,自動走行を行うことにより,モデルの評価を行う。
実験結果に基づき、deepipcは、他のモデルと比較してパラメータが少ない場合でも、最高のドレイバビリティとマルチタスク性能を達成している。
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