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Enregistrement W2118992582 · doi:10.1109/have.2002.1106919

Autonomous perception systems for dynamic virtual environments

2003· article· en· W2118992582 sur OpenAlexafffund
Tamer Rabie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Vision and Imaging
Établissements canadiensTransport CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceComputer visionArtificial intelligenceObstacle avoidancePerceptionActive visionOptical flowStereopsisObstacleDepth perceptionVirtual machineVisual perceptionActive perceptionCollision avoidanceLoomingMobile robotImage (mathematics)RobotPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One way of interacting with a virtual environment is through visual perception. This paper presents research work on modeling an artificial vision system for highly mobile autonomous agents that is capable of dynamic obstacle avoidance and active perception. The robust performance of the system is demonstrated in artificial animals with directable, foveated eyes, situated in a physics-based virtual environment. Through simulated active perception, each agent controls its eyes and body by continuously analyzing photorealistic binocular retinal image streams. The vision system estimates optical flow, computes stereo disparity and segments looming targets in the low-resolution visual periphery while controlling eye movements to track, an object fixated in the high-resolution fovea. It matches segmented targets against mental models of colored objects of interest in order to decide whether the segmented objects are harmless or represent dangerous obstacles. The latter are localized, enabling the artificial animal to exercise the sensorimotor control necessary to support complex behaviors, such as predation, and obstacle avoidance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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