Gaze Control for Active Visual SLAM via Panoramic Cost Map
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we aim to improve the positioning accuracy of the visual simultaneous localization and mapping (VSLAM) through actively controlling the gaze of the positioning camera mounted on an autonomous guided vehicle (AGV). A panoramic cost map (PCM)-based gaze control method (PGC) is proposed for the active VSLAM. Different from traditional method, a panoramic camera is added beside the positioning camera to aid the gaze control of the positioning camera. The panoramic camera is used to perceive the environment and evaluate the potential performance of each available orientation of the positioning camera. The evaluation of all the available orientations will make up a panoramic cost map. The cost map is then used to help the gaze control method to select an optimal target gaze for the positioning camera. In the calculation of the panoramic cost map, the effective factors of the VSLAM, such as feature points and moving objects, are taken into consideration. In the gaze control method, we also take into consideration of errors of the system, the time delay of the proposed method, and the velocity of the AGV. The test results in different scenes with different VSLAM algorithms show that the proposed method can improve the positioning accuracy of all the tested VSLAM algorithms compared to fixed camera gaze.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle