論文の概要: 4D-based Robot Navigation Using Relativistic Image Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22087v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 14:42:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:39:27.495521
• Title: 4D-based Robot Navigation Using Relativistic Image Processing
• Title（参考訳）: 相対論的画像処理を用いた4次元ロボットナビゲーション
• Authors: Simone Müller, Dieter Kranzlmüller,
• Abstract要約: 4D知覚は、時間とともに自分の位置と環境の変化を予測する可能性を提供する。 相対論的画像処理を用いたロボットナビゲーションのための4次元アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Machine perception is an important prerequisite for safe interaction and locomotion in dynamic environments. This requires not only the timely perception of surrounding geometries and distances but also the ability to react to changing situations through predefined, learned but also reusable skill endings of a robot so that physical damage or bodily harm can be avoided. In this context, 4D perception offers the possibility of predicting one's own position and changes in the environment over time. In this paper, we present a 4D-based approach to robot navigation using relativistic image processing. Relativistic image processing handles the temporal-related sensor information in a tensor model within a constructive 4D space. 4D-based navigation expands the causal understanding and the resulting interaction radius of a robot through the use of visual and sensory 4D information.
• Abstract（参考訳）: 機械知覚は、動的環境における安全な相互作用と移動のための重要な前提条件である。 これは、周囲の地形や距離のタイムリーな認識だけでなく、事前に定義された、学習された、再利用可能なロボットのスキルエンドを通じて状況の変化に反応する能力も必要であり、身体的な損傷や身体的な危害を避けることができる。 この文脈では、4D知覚は自分自身の位置と環境の変化を時間とともに予測する可能性を提供する。 本稿では,相対論的画像処理を用いたロボットナビゲーションに対する4次元アプローチを提案する。 相対論的画像処理は、建設的な4D空間内のテンソルモデルにおける時間関連センサ情報を処理する。 4Dベースのナビゲーションは、視覚的および知覚的な4D情報を用いて、ロボットの因果理解と結果として生じる相互作用半径を拡張する。

関連論文リスト

• Robot See Robot Do: Imitating Articulated Object Manipulation with Monocular 4D Reconstruction [51.49400490437258]
  本研究は,1つの単分子RGB人間の実演から音声による物体操作を模倣する手法を開発した。 まず,モノクロ映像から3次元部分運動を復元する4次元微分可能部品モデル(4D-DPM)を提案する。 この4D再構成を前提として、ロボットは物体の軌道を再現し、両腕の動きを計画し、実証された物体部分の動きを誘導する。 両用するYuMiロボットを用いて,4D-DPMの3D追跡精度を実写3D部分軌跡に基づいて評価し,9つのオブジェクトに対してRSRDの物理的実行性能を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T17:57:16Z)
• 3D Foundation Models Enable Simultaneous Geometry and Pose Estimation of Grasped Objects [13.58353565350936]
  本研究では,ロボットが把握した物体の形状と姿勢を共同で推定する手法を提案する。 提案手法は,推定幾何をロボットの座標フレームに変換する。 我々は,実世界の多様な物体の集合を保持するロボットマニピュレータに対する我々のアプローチを実証的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-14T21:02:55Z)
• OccSora: 4D Occupancy Generation Models as World Simulators for Autonomous Driving [62.54220021308464]
  自律運転のための3次元世界開発をシミュレートするために,拡散型4次元占有率生成モデルOccSoraを提案する。 OccSoraは、正確な3Dレイアウトと時間的一貫性を備えた16sビデオを生成し、運転シーンの空間的および時間的分布を理解する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T17:59:42Z)
• TC4D: Trajectory-Conditioned Text-to-4D Generation [94.90700997568158]
  提案するTC4D: trajectory-conditioned text-to-4D 生成は,グローバルおよびローカルなコンポーネントへの移動を要因とする。 我々は,テキスト・ビデオ・モデルから,グローバルな軌跡に適合する局所的な変形を観察する。 提案手法は,任意の軌跡に沿ってアニメーションされたシーンの合成,構成シーンの生成,および生成した動きのリアリズムと量に対する大幅な改善を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:55:11Z)
• Social-Transmotion: Promptable Human Trajectory Prediction [65.80068316170613]
  Social-Transmotionは、多種多様な視覚的手がかりを利用して人間の行動を予測する、汎用トランスフォーマーベースのモデルである。 提案手法は,JTA,JRDB,歩行者,道路交通のサイクリスト,ETH-UCYなど,複数のデータセットで検証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T18:56:49Z)
• Image-based Pose Estimation and Shape Reconstruction for Robot Manipulators and Soft, Continuum Robots via Differentiable Rendering [20.62295718847247]
  自律システムは3D世界における動きを捉えローカライズするためにセンサーに依存しているため、計測データからの状態推定はロボットアプリケーションにとって極めて重要である。 本研究では,カメラ画像から画像に基づくロボットのポーズ推定と形状再構成を実現する。 柔らかい連続ロボットの形状再構成において,幾何学的形状プリミティブを用いる手法が高精度であり,ロボットマニピュレータの姿勢推定が可能であることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T18:51:29Z)
• Neural Scene Representation for Locomotion on Structured Terrain [56.48607865960868]
  本研究では,都市環境を横断する移動ロボットの局所的な地形を再構築する学習手法を提案する。 搭載されたカメラとロボットの軌道からの深度測定のストリームを用いて、ロボットの近傍の地形を推定する。 ノイズ測定とカメラ配置の盲点からの大量の欠落データにもかかわらず,シーンを忠実に再構築する3次元再構成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T10:45:17Z)
• HSC4D: Human-centered 4D Scene Capture in Large-scale Indoor-outdoor Space Using Wearable IMUs and LiDAR [51.9200422793806]
  ボディマウントのIMUとLiDARのみを使用することで、HSC4Dは外部機器の制約なしに空間自由となり、マップ無しで事前に構築された地図を作成できる。 人間と環境の関係も研究され、対話をより現実的なものにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T10:05:55Z)
• 4DComplete: Non-Rigid Motion Estimation Beyond the Observable Surface [7.637832293935966]
  観測されていないジオメトリの非剛体運動を推定する新しいデータ駆動アプローチである4DCompleteを紹介します。 ネットワークトレーニングのために,DeformingThings4Dという大規模合成データセットを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-05T07:39:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。