Verbesserung tiefer neuronaler Netze für die autonome Robotik durch die Fusion von Sicht und Zustand

Khái niệm cốt lõi

Die Kenntnis des Roboterzustands verbessert die räumliche Vorhersageleistung von nicht-egozentrischen tiefen Lernmodellen für die Wahrnehmung.

Tóm tắt

Diese Arbeit untersucht, wie das Wissen über den Roboterzustand für die korrekte Interpretation rein visueller Sensordaten in vielen nicht-egozentrischen Wahrnehmungsaufgaben vorteilhaft sein kann. Um die Allgemeingültigkeit unserer Methodik zu unterstützen, stellen wir drei komplementäre Robotikanwendungsfälle vor, in denen wir drei verschiedene Instanzen von 3D-Posenschätzproblemen angehen.
Die Erweiterung der Eingabe visueller Deep-Learning-Modelle um den Roboterzustand führt in unseren Experimenten für alle Anwendungsfälle zu konsistenten Verbesserungen der räumlichen Wahrnehmungsleistung. Die Verbesserungen skalieren mit der Komplexität des Roboterzustandsraums, von +0,051 im medianen R2-Wert bei den Nano-Drohnen-Anwendungsfällen (2 Freiheitsgrade Zustand, Nicken- und Rollwinkel) bis hin zu +0,514 bei einem Roboterarm (6 Freiheitsgrade Zustand, volle Pose).
Schließlich haben wir das Szenario "Drohne zu Mensch" praxiserprobt, indem wir eine autonome Nano-Drohne einsetzten, die im Durchschnitt eine Verbesserung von 24% beim mittleren absoluten Fehler gegenüber einer State-of-the-Art-Realwelt-Baseline aufweist.
Insgesamt zeigen unsere Ergebnisse über die drei Anwendungsfälle hinweg konsistent die Vorteile gegenüber dem Stand der Technik, wenn der Zustandseingang genutzt wird.

Thống kê

Die Kenntnis des Roboterzustands führt zu einer Verbesserung des R2-Regressionskoeffizienten um bis zu +0,514 im Vergleich zu rein visuellen Modellen.
Die Verwendung des Roboterzustands als zusätzlichen Eingang führt zu einer durchschnittlichen Verbesserung des mittleren absoluten Fehlers um 24% im Vergleich zu einem State-of-the-Art-Modell ohne Zustandseingang.

Trích dẫn

"Die Kenntnis des Roboterzustands verbessert die räumliche Vorhersageleistung von nicht-egozentrischen tiefen Lernmodellen für die Wahrnehmung."
"Insgesamt zeigen unsere Ergebnisse über die drei Anwendungsfälle hinweg konsistent die Vorteile gegenüber dem Stand der Technik, wenn der Zustandseingang genutzt wird."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Vision-State Fusion

by Elia Cereda,... lúc arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2206.06112.pdf

Yêu cầu sâu hơn

Wie lässt sich die Fusion von Sicht- und Zustandsinformationen auf andere Wahrnehmungsaufgaben wie Objekterkennung oder Szenenverständnis übertragen?

Die Fusion von Sicht- und Zustandsinformationen kann auf andere Wahrnehmungsaufgaben wie Objekterkennung oder Szenenverständnis übertragen werden, indem zusätzliche Kontextinformationen in den Modellen berücksichtigt werden. Zum Beispiel könnten Informationen über die Bewegungsgeschwindigkeit des Roboters, Umgebungsbedingungen wie Lichtverhältnisse oder sogar interne Zustände des Roboters wie Energielevel oder Betriebsmodus in die Modelle integriert werden. Durch die Fusion dieser zusätzlichen Informationen mit den visuellen Daten können die Modelle eine genauere und kontextbezogenere Wahrnehmung der Umgebung erreichen. Dies kann dazu beitragen, die Robustheit und Leistungsfähigkeit der künstlichen Systeme in verschiedenen Wahrnehmungsaufgaben zu verbessern.

Welche zusätzlichen Informationen über den Roboterzustand könnten neben Lage und Orientierung noch hilfreich sein, um die Wahrnehmungsleistung weiter zu verbessern?

Neben Lage und Orientierung könnten weitere Informationen über den Roboterzustand hilfreich sein, um die Wahrnehmungsleistung weiter zu verbessern. Dazu gehören beispielsweise Geschwindigkeitsvektoren des Roboters, Beschleunigungsmuster, Kollisionsrisiken basierend auf Sensordaten, Batteriestatus, Temperaturbedingungen, Betriebsmodi des Roboters (z.B. Navigationsmodus, Ruhemodus), oder sogar Emotionserkennung des Roboters (z.B. Stressniveau). Durch die Integration dieser zusätzlichen Informationen in die Wahrnehmungsmodelle können die künstlichen Systeme eine umfassendere und kontextbezogenere Wahrnehmung ihrer Umgebung erreichen, was zu einer verbesserten Entscheidungsfindung und Interaktion mit der Umwelt führen kann.

Wie können die Erkenntnisse aus der Neurobiologie über die Rolle des Vestibularsinns für die menschliche räumliche Wahrnehmung dazu beitragen, die Fusion von Sicht und Zustand in künstlichen Systemen weiter zu optimieren?

Die Erkenntnisse aus der Neurobiologie über die Rolle des Vestibularsinns für die menschliche räumliche Wahrnehmung können dazu beitragen, die Fusion von Sicht und Zustand in künstlichen Systemen weiter zu optimieren, indem sie biologisch inspirierte Ansätze in die Modellierung integrieren. Durch die Berücksichtigung von vestibulären Informationen, die die räumliche Orientierung und Bewegung des Kopfes und Körpers beeinflussen, können künstliche Systeme eine realistischere und menschenähnlichere Wahrnehmung ihrer Umgebung erlangen. Dies kann zu verbesserten Navigations- und Interaktionsfähigkeiten führen, insbesondere in Umgebungen, in denen eine präzise räumliche Wahrnehmung erforderlich ist, wie z.B. bei autonomen Robotern oder Drohnen. Durch die Integration von vestibulären Prinzipien in die Fusion von Sicht- und Zustandsinformationen können künstliche Systeme eine robustere und präzisere Wahrnehmung ihrer Umgebung erreichen.