Notice bibliographique
Résumé
In many modern autonomy applications, robots are required to operate safely and reliably within complex environments, alongside other dynamic agents such as humans. To meet these requirements, localization algorithms for robots and humans must be developed that can maintain accurate pose estimates, despite being subjected to a range of adverse operating conditions. Further, the development of self-localization algorithms that enable mobile agents to maintain an estimate of their own pose is particularly important for improved autonomy. At the heart of self-localization is egomotion estimation, which is the process of determining the motion of a mobile agent over time using a stream of body-mounted sensor measurements. Body-mounted sensors such as cameras and inertial measurement units are self-contained, lightweight, and inexpensive, making them ideal candidates for self-localization. Traditional approaches to egomotion estimation are based on handcrafted models that achieve a high degree of accuracy while operating under a range of nominal conditions, but are prone to failure when the assumptions no longer hold. In this dissertation, we investigate how data-driven, or learned, models can be leveraged within the egomotion estimation pipeline to improve upon existing classical approaches. In particular, we develop a number of hybrid and end-to-end systems for inertial and visual egomotion estimation. The hybrid systems replace brittle components of classical egomotion estimators with data-driven models, while the end-to-end systems solely use neural networks that are trained to directly map from sensor data to egomotion predictions. We employ these data-driven systems for self-localization in pedestrian navigation, urban driving, and unmanned aerial vehicle applications. In these domains, we benchmark our systems on several real-world datasets, including a pedestrian navigation dataset that we collected at the University of Toronto. Our experiments demonstrate that, in challenging environments where classical estimation frameworks fail, data-driven systems are viable candidates for maintaining self-localization accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».