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【24h】

On Environmental Model-Based Visual Perception for Humanoids

机译:基于环境模型的人形视觉感知研究

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摘要

In this article an autonomous visual perception framework for humanoids is presented. This model-based framework exploits the available knowledge and the context acquired during global localization in order to overcome the limitations of pure data-driven approaches. The reasoning for perception and the properceptive components are the key elements to solve complex visual assertion queries with a proficient performance. Experimental evaluation with the humanoid robot ARMAR-IIIa is presented.
机译:在本文中,提出了一种针对类人动物的自主视觉感知框架。这种基于模型的框架利用了全球本地化过程中获得的可用知识和上下文,以克服纯数据驱动方法的局限性。感知的推理和适当的感知成分是解决复杂的视觉断言查询并具有出色性能的关键要素。提出了类人机器人ARMAR-IIIa的实验评估。

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