Centrala begrepp
본 연구는 방사선 필드(RF) 모델과 3D 가우시안 스플래팅을 활용하여 로봇의 위험 평가와 안전 조치를 강화하고, 3D 장면 이해를 심화하는 새로운 접근법을 제안합니다. 이를 위해 추가적인 뷰를 RF 모델에 통합하고, 위험 인지 환경 마스킹(RaEM)을 도입하여 로봇의 경로 불확실성을 최소화하고 안전성을 높입니다.
Sammanfattning
본 연구는 로봇의 안전성과 3D 장면 이해 효율성을 동시에 향상시키는 새로운 접근법을 제안합니다.
- 방사선 필드(RF) 모델과 3D 가우시안 스플래팅을 활용하여 초기 3D 장면 구축
- 추가적인 뷰를 RF 모델에 통합하여 장면 이해 향상
- 위험 인지 환경 마스킹(RaEM)을 도입하여 로봇의 경로 불확실성 최소화 및 안전성 제고
- RaEM은 위험도가 높은 영역에 초점을 맞추어 다음 최적 뷰를 선택
- 이를 통해 로봇의 안전한 탐색과 효율적인 3D 장면 재구성 달성
실험 결과, 제안 방법은 기존 접근법에 비해 장면 재구성의 정확도와 안전성이 향상되었음을 보여줍니다. 이는 위험 인지 기반 능동적 뷰 획득이 로봇의 안전한 탐색과 3D 장면 이해에 효과적임을 입증합니다.
Statistik
로봇의 경로와 3D 가우시안 포인트 간 거리는 정규 분포를 따릅니다.
AV@Rε(d(p, xi)) = ∥μi - p∥2 - σi√(2πε)exp(ι2ε)
Aε(d(p, xi)) =
0, if (μ-ds)/σi ≥ κε
(ds/(μ-κεσi))-1, if κε ∈ ((μ-ds)/σi, μ/σi)
∞, if μ/σi ≤ κε
Citat
"본 연구는 방사선 필드(RF) 모델과 3D 가우시안 스플래팅을 활용하여 로봇의 위험 평가와 안전 조치를 강화하고, 3D 장면 이해를 심화하는 새로운 접근법을 제안합니다."
"위험 인지 환경 마스킹(RaEM)을 도입하여 로봇의 경로 불확실성을 최소화하고 안전성을 제고합니다."