terrain classification | BriefGPT

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ICML利用本体感知数据提升具有不确定性的空间探索机器人的地形分类
在空间探索中，地形分类是一项重要任务，其中无法预测的环境难以仅依靠外部感知传感器（如视觉）进行观测。通过引入神经网络分类器，可以实现高性能，但由于缺乏透明性，这使得它们在任务规划中做出重要决策时不可靠。本文提出了一种带有不确定性量化的神经网
PDF3 days ago
仅需本体感知：北方森林的地形分类
为了解决在北方森林进行越野自主导航所面临的地形分类问题，本文通过引入 BorealTC 数据集，结合另一个数据集进行评估，分别采用卷积神经网络（CNN）和基于状态空间模型的 Mamba 架构，研究了传感器数据的地形分类任务。研究发现，CNN
PDF3 months ago
机器人地形分类的损失正则化
这篇论文提出了一种新的半监督方法来对腿式机器人进行地形分类，避免了对长变长数据集的预处理，采用堆叠式长短时记忆架构和新型的损失正则化方法，解决了现有问题并提高了准确性。与现有架构的比较显示出了改进。
PDF4 months ago
自适应元学习用于 Rover - 地形动力学识别
本文提出了一种基于元学习的方法，通过将贝叶斯回归算法（P-ALPaCA）与参数仿射的标称模型相结合，增强了探测器动力学的概率预测，并引入了一种正则化方法，以鼓励标称和学习特征的正交性，从而导出可解释的各种地形条件下的地形参数的概率估计。
PDF4 years ago
无监督声学特征学习的自监督视觉地形分类
提出了一种利用无监督感知分类器自我监督外感图像的像素级语义分割的新型地形分类框架，通过学习极少标注图像的弱监督训练，能够在未知城市环境中为移动机器人提供更安全和高效的导航。
PDF5 years ago
基于深度学习的地形分类和地面机器人滑动估计
应用深度学习算法解决了地面移动机器人中的两个关键问题，并比较了传统机器学习方法和深度神经网络的性能表现以及体现网络结构的调参参数对于结果的影响。
PDF6 years ago