人工智能AI实战100讲(一)-机器人语义建图(下)
生活随笔
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人工智能AI实战100讲(一)-机器人语义建图(下)
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接上篇 機器人語義建圖(上)
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四、應用
如何將語義地圖用于實踐呢?本節打算回顧迄今為止報告過的應用領域。正如前文所概述的那樣,語義建圖的主要目的是為機器人提供人類可以理解的描述。然而,為了在移動機器人任務中包含人類(的交互),應該將遠程信息高效地呈現給人類。本節分析的各種工作都希望從不同角度涵蓋這一方面。此外,在同一節中,我們還分析了在涉及人類和機器人的幾個集成框架中是如何應用語義建圖的。與語義地圖相結合的知識表示模式,可以實現高效的任務規劃、路徑規劃和導航。
4.1 環路中的人
Fig.15. 混合現實3D顯示的視圖:(a)視距縮小,以支持自我為中心的任務如導航和目標識別;(b)視距放大,以支持以外部為中心的任務,如地點識別和全局規劃[26]
當人類操作員進入語義地圖環路時,要么是為了通過指示物體或地點來增強地圖構建過程,要么是為了得到機器人的幫助來找到地點或物體。在第一種情況下,Nieto-Granda等人[56]提出了一種將空間自動識別和分類為不同語義區域的技術,從而生成環境的語義地圖。在這項技術中,語義標簽和空間區域之間的關系是基于人類增強建圖[89]的,它(指人類增強建圖)提供了與用戶對周圍環境的看法相關的區域分割,也提供了對這些區域之間過渡/轉換的檢測。指定區域的
總結
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