Fugu-MT 論文翻訳(概要): Under pressure: learning-based analog gauge reading in the wild

論文の概要: Under pressure: learning-based analog gauge reading in the wild

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08785v1
Date: Fri, 12 Apr 2024 19:13:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 18:42:32.757518
Title: Under pressure: learning-based analog gauge reading in the wild
Title（参考訳）: 圧力下:野生における学習に基づくアナログゲージ読書
Authors: Maurits Reitsma, Julian Keller, Kenneth Blomqvist, Roland Siegwart,
Abstract要約: 本稿では,実世界のロボットシステムに展開可能なアナログゲージを読むための解釈可能なフレームワークを提案する。私たちのフレームワークは、読み取りタスクを各ステップで潜在的な障害を検出するなど、別々のステップに分割します。我々のシステムは、ゲージの種類やスケールの範囲について事前の知識を必要とせず、使用する単位を抽出することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.612483878888884
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose an interpretable framework for reading analog gauges that is deployable on real world robotic systems. Our framework splits the reading task into distinct steps, such that we can detect potential failures at each step. Our system needs no prior knowledge of the type of gauge or the range of the scale and is able to extract the units used. We show that our gauge reading algorithm is able to extract readings with a relative reading error of less than 2%.
Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界のロボットシステムに展開可能なアナログゲージを読むための解釈可能なフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、読み取りタスクを別々のステップに分割し、各ステップで潜在的な障害を検出する。我々のシステムは、ゲージの種類やスケールの範囲について事前の知識を必要とせず、使用する単位を抽出することができる。本手法では,相対的な読影誤差が2%未満の読み出しを抽出できることが示されている。

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