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IROS2022最新思路 | RCA:自监督学习实现视觉导航(具有驾驶舒适性)
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论文链接:https://arxiv.org/abs/2207.14460 视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=DxT-DNFS3mk 在共享自主下,轮椅使用者期望车辆在遵循使用者高级导航计划的同时提供安全舒适的乘坐。为了找到这样一条路径,车辆需要在不同的地形上进行折衷选择,并评估其穿越难度。大多数现有工作通过几何表示或语义分类对周围环境进行建模,这并不反映下游导航任务中感知的运动强度和乘坐舒适度。我们建议在使用本体感知的可通过性分析中显式模拟乘坐舒适性。我们开发了一个自监督学习框架,通过利用车辆状态作为训练信号,从第一人称视图图像预测可通过性成本图,我们的方法基于地形外观估计车辆在穿越时的感觉。然后,我们通过机器人实验和人类评估研究表明,我们的导航系统提供了人类偏好的乘坐舒适性。
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