robot localization | BriefGPT

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应用自适应主动曝光控制技术改善现场视觉基准标志的感知
准确的本地化对于自主水下载具（AUVs）进行精确任务非常重要，而对于水下恶劣的照明条件，使用基于视觉标记的基于图像梯度的主动摄像机曝光控制方法可以显著提高机器人定位的准确性。
PDFa month ago
PRISM-TopoMap：基于地点识别和扫描匹配的在线拓扑地图构建
PRISM-TopoMap 是一种基于可学习的多模态地点识别和扫描匹配流水线的拓扑映射方法，通过维护一张本地对齐位置的图表来实现机器人的定位和循环闭环，广泛的实验评估证实了其在地图和导航效率上的优势，并在真实机器人上表现良好。
PDF2 months ago
图像与激光雷达点云的端到端二维到三维配准用于车辆定位
本研究提出了一种名为 I2PNet 的新型端对端 2D-3D 注册网络，该网络能够精确定位机器人并在相机 - LiDAR 在线校准方面表现出色。
PDFa year ago
考虑环境不确定性的安全运动规划
本文提出了一种考虑机器人状态和环境不确定性的安全运动规划方法，旨在解决机器人定位中地标不确定性的问题，并给出了在高斯分布机器人运动、感知和障碍位置不确定性下的碰撞概率的精确表达式。
PDFa year ago
具有时间性质的生成逻辑：超越逻辑一致性和统计可能性
该论文提出了一种简单的推理理论，用来从数据中完全推理符号知识。采用贝叶斯方法模拟数据如何导致符号知识，符号知识的概率推理被建模为正向与反向因果推理的过程。该理论应用于机器人本地化问题，研究表明机器人在完全基于数据的情况下，即使传感器出现故障
PDFa year ago
Loc-NeRF: 使用神经辐射场的蒙特卡罗定位
本篇论文介绍了一个结合蒙特卡罗定位 (Monte Carlo localization) 和神经辐射场模型 (Neural Radiance Fields) 的机器人实时视觉定位方法 ——Loc-NeRF，它不依赖于初始位姿估计，可以使用机
PDF2 years ago
面向物体和动作的视觉语言导航模型
本研究提出了一种针对 Vision-and-Language Navigation 中，不同类型自然语言信息处理的 Object-and-Action Aware Model，并设计了一种简单但有效的路径损失函数，以优化机器人在导航中的方向
PDF4 years ago
实现可微重采样
通过引入一个基于神经网络的重采样器，以取代传统的重采样，我们解决了对可微分粒子滤波器的挑战，我们展示了一个新颖的网络体系结构，粒子变换器，并使用基于可能性的粒子集合的损失函数训练了它，我们的结果表明，我们的学习重采样器在合成数据和模拟机器人
PDF4 years ago
ICML外观机器人自我定位的机器学习
机器人根据外观自我定位的问题，我们提出了一种基于流形学习和深度学习技术的新的几何动机解决方案，包括估计机器人定位映射和 Kalman 滤波问题的反向映射。
PDF7 years ago
序列核选样：Frank-Wolfe 优化用于粒子滤波
本文探讨了将 Frank-Wolfe 优化算法用于代替基于随机采样的粒子滤波的采样步骤，从而实现更好的精度计算，并在标准的综合类应用及机器人定位任务中获得了精度提升。
PDF9 years ago
基于核蒙特卡洛滤波器的状态 - 观测示例过滤
本文提出了 Kernel Monte-Carlo Filter 方法，其中状态变量及观测值的关系仅通过若干组已知的观测值得知，该方法基于核平均嵌入的框架，通过简单有效的样本加权，样本采样，样本重采样等操作实现对状态量的准确后验推断，此方法在
PDF10 years ago
基于 Rao-Blackwell 的粒子滤波器用于动态贝叶斯网络
本文介绍了如何利用 Rao-Blackwellisation 技术来提高动态贝叶斯网络的粒子滤波算法的效率，并用两个问题来展示利用 Rao-Blackwellised 粒子滤波进行非平稳在线回归和机器人定位和地图构建的准确性。
PDF11 years ago