OREO: An Open-Hardware Robotic Head That Supports Practical Saccades and Accommodation
Notice bibliographique
Résumé
Artificial vision algorithms are approaching human performance in many respects. However, their computational demands are also growing, which constraints their use in mobile and time-sensitive robots. Biological vision presents a well known practical solution. Specifically, primates limit the computational demands of vision by processing only small parts of the scene in detail, and frequently reorienting the eyes to different locations. Artificial vision is much more power-intensive than biological vision, so this strategy is likely to be increasingly relevant to robots, as they become more visually sophisticated. To facilitate progress and reduce duplication of work in this area, we have developed a 7-degree-of-freedom robotic head that supports such rapid saccade-like camera movements, and we are releasing the design files under an open-hardware license. The system supports C-mount cameras, large foveated lenses, and liquid lenses that allow rapid changes in focus distance. It also has a stereo baseline that is roughly the same as that of humans, to support stereo processing of nearby objects in grasping and manipulation tasks. The main contributions of this work are the mechanical design, and the demonstration that its stereo baseline, range of motion, and saccade velocity are similar to those of primate systems. The main general advantages over existing robotic heads are speed and the open-hardware license. The system would also be an ideal platform for future research that aims to replicate the performance of primate vision systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».