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통찰 - 로봇 비전 및 자율 주행
야생 시각 네비게이션: 사전 훈련된 모델과 온라인 자기 감독 학습을 통한 빠른 통과 가능성 학습
사전 훈련된 고차원 특징과 온라인 자기 감독 학습을 통해 야생 환경에서 빠르게 로봇의 통과 가능성을 추정할 수 있다.
자율 주행 시스템을 위한 강건한 희소 비주얼 오도메트리: 자세 감독만으로도 우수한 성능 달성
본 연구는 광학 흐름 레이블링 없이도 우수한 성능을 달성할 수 있는 새로운 하이브리드 비주얼 오도메트리 프레임워크를 제안한다. 자기 지도 학습 기반 호모그래피 사전 훈련과 주요 특징점 선택 전략을 통해 다양한 환경에서 강건성과 일반화 능력을 크게 향상시켰다.
실내외 도시 환경에서 자율 탐사를 위한 계단 위치 추정 방법
단일 RGB-D 카메라를 사용하여 계단의 위치, 방향, 자세를 정확하게 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 계단 탐지, 계단 선분 검출, 계단 위치 추정의 3단계 모듈로 구성되며, 각 모듈은 일반적인 딥러닝 기반 객체 탐지 및 선분 검출 기술을 활용하여 구현된다.
자율 주행 로봇을 위한 자기 지도 학습 기반 비전-동작 사전 학습
자기 지도 학습을 통해 로봇 비전 모델이 자율 주행에 필요한 시각적 특징을 효과적으로 학습할 수 있다.
