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Active Exploration Using Bayesian Models for Multimodal Perception

机译:使用贝叶斯模型进行多模态感知的主动探索

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摘要

In this text we will present a novel solution for active perception built upon a probabilistic framework for multimodal perception of 3D structure and motion - the Bayesian Volumetric Map (BVM). This solution applies the notion of entropy to promote gaze control for active exploration of areas of high uncertainty on the BVM so as to dynamically build a spatial map of the environment storing the largest amount of information possible. Moreover, entropy-based exploration is shown to be an efficient behavioural strategy for active multimodal perception.
机译:在本文中,我们将提出一种基于3D结构和运动的多模态感知概率框架的主动感知的新颖解决方案-贝叶斯体积图(BVM)。该解决方案应用熵的概念来促进凝视控制,以主动探索BVM上高度不确定的区域,从而动态构建存储尽可能多信息的环境空间图。此外,基于熵的探索被证明是一种主动多模态感知的有效行为策略。

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