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A Biologically Inspired Approach for Robot Depth Estimation

机译:一种生物学启发的机器人深度估计方法

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摘要

Aimed at building autonomous service robots, reasoning, perception, and action should be properly integrated. In this paper, the depth cue has been analysed as an early stage given its importance for robotic tasks. So, from neuroscience findings, a hierarchical four-level dorsal architecture has been designed and implemented. Mainly, from a stereo image pair, a set of complex Gabor filters is applied for estimating an egocentric quantitative disparity map. This map leads to a quantitative depth scene representation that provides the raw input for a qualitative approach. So, the reasoning method infers the data required to make the right decision at any time. As it will be shown, the experimental results highlight the robust performance of the biologically inspired approach presented in this paper.
机译:为了构建自主服务机器人,应该将推理,感知和动作适当地集成在一起。在本文中,由于深度提示对于机器人任务的重要性,因此已经对其进行了早期分析。因此,根据神经科学的发现,已经设计并实现了一个分层的四级背部结构。主要是从立体图像对中,应用一组复杂的Gabor滤波器来估计以自我为中心的数量差异图。该图导致定量的深度场景表示,为定性方法提供原始输入。因此,推理方法可以随时推断做出正确决策所需的数据。如将显示的,实验结果突出了本文提出的生物学启发方法的强大性能。

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