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从运动中获得光约束结构的突发成像(cs.RO)

在极低光照条件下拍摄的图像是有噪声限制的,这可能导致现有的机器人视觉算法失败。在本文中,我们开发了一种图像处理技术,用于帮助从低光照条件下获得的图像进行三维重建...

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具有观察约束的检索和定位(cs.CV)

准确的视觉重定位对许多人工智能应用非常关键,如增强现实、虚拟现实、机器人和自动驾驶。为了完成这项任务,我们提出了一种综合的视觉重定位方法,称为RLOCS,它结合...

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AutoLay: 为自动驾驶提供模数化布局估算的基准(cs.RO)

给定一幅图像或一段由单眼相机拍摄的视频,阿莫德布局估计是预测鸟瞰图中的语义和占有率的任务。术语amodal意味着我们也要推理场景中被遮挡或被截断的实体在图像空间...

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基于柔性体素的机器人的几何运动学模型(cs.RO)

基于体素的结构提供了一个模块化的、机械上灵活的周期性晶格,可以通过内部变形作为一个软体机器人。为了让这些结构参与机器人任务,我们使用有限元方法来描述单自由度变形...

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关于线性化卫星相对运动问题的基本解决方案的几何学观点(cs.RO)

了解自然相对运动轨迹对于实现在复杂环境中运行的高燃料效率的多卫星任务至关重要。本文研究了计算和有效地将卫星相对运动解决方案参数化的问题,以实现围绕一个封闭的主轨...

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CoMet: 在拥挤的场景中为符合社会要求的机器人导航建立群体凝聚力模型(cs.RO)

我们提出了一种计算群体凝聚力的新方法CoMet,并利用它来改善机器人在拥挤场景中的导航。我们的方法使用了一种新的凝聚力指标,该指标建立在社会心理学的现有工作之上...

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嵌入式系统上的实时单目人类深度估计和细分(cs.CV)

估计场景深度以实现对移动的行人的防撞,是机器人领域的一个关键和基本问题。本文提出了一种新颖的、低复杂度的网络结构,用于在室内环境中快速准确地进行人类深度估计和分...

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来自附近分割车辆的喷雾的基准(cs.CV)

目前的驾驶辅助系统和自主驾驶堆栈仅限于定义明确的环境条件和地理围栏区域。为了提高恶劣天气条件下的驾驶安全性,有必要拓宽自主驾驶和驾驶辅助系统的应用范围。为了实现...

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在动态场景中学习时空占位网格图以实现终生导航(cs.RO)

我们提出了一种新的方法来生成、预测和使用时空占位网格图(SOGM),它嵌入了动态场景的未来信息。我们的自动生成过程从以前的导航数据中创建了真实的时空占位网格图。...

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学习利用子政策之间的分歧来仲裁人类和机器人的控制权(cs.RO)

在远程操作的背景下,仲裁指的是决定如何在人类和自主机器人命令之间进行融合。我们提出了一个强化学习的解决方案,它可以学习一个最佳的仲裁策略,当机器人遇到任务中的决...

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触觉机器人:具有多个形状变化的移动机器人的 VR 分布式接触式触觉(cs.RO)

HapticBots为虚拟现实(VR)引入了一种新颖的接触式触觉方法,该方法基于多个桌面大小的形状变化的机器人。这些机器人在桌面上移动,改变它们的高度和方向,按...

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基于紧凑型自主机器人的塞瓦斯托波尔湾自动化环境监测智能系统(cs.RO)

本文提出了一个自动监测水生环境主要参数的智能系统概念,以检测其异常并评估定量和定性指标,包括确定所研究领域的空间和时间特征。该系统建立在一个小型自主水面机器人网...

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无人驾驶飞行器上的实时多模式语义融合(cs.CV)

配备多个互补传感器的无人机(UAV)在快速自主或遥控的语义场景分析方面具有巨大的潜力,例如,用于灾害检测。在这项工作中,我们提出了一个用于实时语义推理和融合多种...

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飞行导盲犬:利用无人机和基于变换器的语义分割为视障者发现可行走路径(cs.CV)

由于缺乏有效感知环境的能力,盲人和视力障碍者(BVIP)在户外行走时面临困难,特别是在城市地区。因此,协助视力障碍者的工具是非常重要的。在本文中,我们提出了一个...

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使用环路软件的四旋翼飞行器单目视觉自主着陆系统(cs.RO)

自主着陆是对于实现多旋翼无人机在许多社会和工业应用中的全部潜力至关重要的一种能力。在物理平台上实施和测试这种能力是有风险的,而且是资源密集型的;因此,为了确保合...

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以人类为中心的机器人近距离感知:关于传感系统和应用调查(cs.RO)

近距离感知是一项有可能在未来机器人技术中发挥重要作用的技术。它可以在工业和日常生活中实现安全、强大和自主的系统,与人类一起,以及在太空和水下的偏远地区。在这篇调...

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导航混合动力类型理论(cs.LO)

我们提出了一个混合动力类型理论,它配备了有用的基元来组织和证明导航控制算法的安全性。该类型理论结合了Fu--Kishida--Selinger的框架,用于从状态...

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基于多样性的轨迹和目标选择与事后经验回放(cs.LG)

事后经验重放(HER)是一种目标重标技术,通常与非政策性深度强化学习算法一起使用,以解决面向目标的任务;它很适合于只提供稀疏奖励的机器人操纵任务。在HER中,轨...

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在室内场景中通过监督和非监督学习进行全景深度估计(cs.CV)

深度估计作为将二维图像转换为三维空间的必要线索,已被应用于许多机器视觉领域。然而,为了实现整个周边360度的几何感知,传统的深度估计的立体匹配算法由于噪声大、精...

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通过模仿强化学习教练进行端到端城市驾驶(cs.CV)

自动驾驶的端到端方法通常依赖于专家的示范。虽然人类是优秀的驾驶员,但对于需要密集的政策监督的端到端算法来说,他们并不是好的教练。相反,利用特权信息的自动专家可以...

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